LLM-prestaties in 2026: benchmarks, bottlenecks en optimalisatie
Prestatie van LLM’s gaat niet alleen over het hebben van een krachtige GPU. De snelheid van inferentie, latentie en kostenefficiëntie zijn afhankelijk van beperkingen over de volledige stack:
- Modelgrootte en kwantisatie
- VRAM-capaciteit en geheugenbandbreedte
- Contextlengte en promptgrootte
- Runtime-scheduling en batching
- CPU-kernbenutting
- Systeemtopologie (PCIe-lanes, NUMA, enz.)
Deze hub organiseert diepgaande analyses over hoe grote taalmodellen zich gedragen onder echte werklasten en hoe u ze kunt optimaliseren.
Wat LLM-prestaties eigenlijk betekenen
Prestaties zijn meerdimensionaal.
Doorvoer versus Latentie
- Doorvoer = tokens per seconde over meerdere verzoeken
- Latenie = tijd tot het eerste token + totale responstijd
De meeste echte systemen moeten een evenwicht vinden tussen beide.
De volgorde van beperkingen
In de praktijk treden flessnekken doorgaans in deze volgorde op:
- VRAM-capaciteit
- Geheugenbandbreedte
- Runtime-scheduling
- Grootte van het contextvenster
- CPU-overhead
Begrijpen welke beperking u tegenkomt, is belangrijker dan “hardware upgraden”.
Ollama Runtime-prestaties
Ollama wordt veel gebruikt voor lokale inferentie. Het gedrag onder belasting is cruciaal om te begrijpen.
CPU-kern scheduling
Parallelle verzoeken afhandelen
Gedrag bij geheugenallocatie
Runtime-problemen met gestructureerde output
Hardwarebeperkingen die ertoe doen
Niet alle prestatieproblemen zijn GPU-berekeningsproblemen.
Effecten van PCIe en topologie
Trends in gespecialiseerde berekeningen
Benchmarks en modelvergelijkingen
Benchmarks moeten een besliskwestie beantwoorden.
Vergelijkingen van hardwareplatforms
Reële tests met 16 GB VRAM
Consumenten-GPU’s met 16 GB VRAM vormen een veelvoorkomend knelpunt voor modelfit, KV-cache-grootte en of lagen op het apparaat blijven. De onderstaande berichten gebruiken dezelfde hardwareklasse, maar verschillende stacks: de runtime van Ollama versus llama.cpp met expliciete contextscans. Zo kunt u effecten van “scheduler en verpakking” scheiden van ruwe doorvoer en VRAM-reserve.
- Het beste LLM kiezen voor Ollama op een GPU met 16 GB VRAM
- LLM-benchmarks met 16 GB VRAM en llama.cpp (snelheid en context)
Snelheids- en kwaliteitsbenchmarks voor modellen
- Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
- Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
- Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo “Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo”)
Stress-tests voor capaciteiten
Optimalisatie-handleiding
Prestatie-tuning moet incrementeel gebeuren.
Stap 1 — Zorg dat het past
- Verminder de modelgrootte
- Gebruik kwantisatie
- Beperk het contextvenster
Stap 2 — Stabiliseer de latentie
- Verminder de prefill-kosten
- Vermijd onnodige opnieuw pogingen
- Valideer gestructureerde output vroeg
Stap 3 — Verbeter de doorvoer
- Verhoog batching
- Pas concurrentie aan
- Gebruik bij nodig runtime-omgevingen gericht op serving
Als uw flessnek meer te maken heeft met de hostingstrategie dan met runtime-gedrag, zie dan:
Veelgestelde vragen
Waarom is mijn LLM traag, zelfs op een krachtige GPU?
Vaak is het de geheugenbandbreedte, contextlengte of runtime-scheduling – niet de ruwe rekencapaciteit.
Wat telt meer: VRAM-grootte of GPU-model?
VRAM-capaciteit is doorgaans de eerste harde beperking. Als het niet past, maakt de rest niet uit.
Waarom daalt de prestatie onder concurrentie?
Wachtrijen, resource-omstrijd en limieten van de scheduler veroorzaken vervettingscurves.
Eindgedachten
LLM-prestaties zijn engineering, geen giswerk.
Meet doelbewust.
Begrijp beperkingen.
Optimaliseer op basis van flessnekken, niet van aannames.
