TensorSharp vs. llama.cpp: Benchmark-Vergleich auf CUDA und Vulkan
Warum es zählt
Für lokale Inferenz bietet TensorSharp eine OpenAI/Ollama-kompatible Alternative zu llama.cpp mit CUDA-, Vulkan-, Metal- und MLX-Support sowie Features wie Paged KV Cache und Continuous Batching – relevant für Windows/macOS/Linux-Deployments ohne Python-Stack.
— Lumeric Redaktion
TensorSharp vs. llama.cpp – Prefill Throughput (Speedup-Ratio) · Spitzenwert
1.28%
Gemma 4 E4B Q8_0 · CUDA
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