Lokale KI-Inferenz explodiert: Von 1 auf 100 Token/Sekunde in zwei Jahren
Der Reddit-Post in r/LocalLLaMA dokumentiert eine bemerkenswerte Leistungssteigerung der lokalen KI-Inferenz innerhalb von zwei Jahren. Hardware, die 2022 Llama 405B mit 1,2 Token/Sekunde betrieb, lädt heute modernere und größere Modelle wie Qwen 3.5-397B, DeepSeek V4 Flash, MiniMax 2.7 und Step 3.5 Flash mit 30–100 Token/Sekunde – eine 25- bis 100-fache Beschleunigung. Der Autor verweist auf konkrete Vergleiche zwischen älteren Benchmarks (Llama 405B Q4 K_M Quantisierung) und aktuellen State-of-the-Art-Modellen auf AMD-EPYC-Servern. Besonders relevant: Für einige hundert Dollar können Nutzer zu Hause lokale Modelle wie Qwen 3.6-36B mit 50 Token/Sekunde betreiben. Der Post rahmt diese Entwicklung als Bestätigung einer langfristigen Strategie ein, eigene lokale KI-Kapazität aufzubauen – ein Ansatz, der lange als unrealistisch kritisiert wurde, nun aber praktische Realität wird.
- Llama 405B Q4 K_M 2022: 1,2 Token/Sekunde — Qwen 3.5-397B heute: 30–100 Token/Sekunde
- DeepSeek V4 Flash und Step 3.5 Flash zeigen höhere Durchsätze als Legacy-Modelle bei besserer Qualität
- Qwen 3.6-36B mit ~50 Token/Sekunde für wenige hundert Euro zu Hause möglich
- Hardware-Basis: AMD EPYC 9374F Server, aber auch Consumer-Setups profitieren deutlich
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