LLM-prestaties in 2026: benchmarks, knelpunten en optimalisatie
Prestatie van LLM’s gaat niet alleen over het hebben van een krachtige GPU. De snelheid van inferentie, latentie en kostenefficiëntie hangen af van beperkingen over de hele stack heen:
- Modelgrootte en kwantisatie
- VRAM-capaciteit en geheugenbandbreedte
- Contextlengte en promptgrootte
- Runtime-planning en batching
- CPU-kernbenutting
- Systeemtopologie (PCIe-lanes, NUMA, etc.)
Deze hub organiseert diepgaande analyses over hoe grote taalmodellen zich gedragen onder echte werklasten — en hoe je ze kunt optimaliseren.
Wat LLM-prestaties echt betekenen
Prestatie is multidimensionaal.
Doorvoer versus Latentie
- Doorvoer = tokens per seconde over meerdere verzokken heen
- Latentie = tijd tot het eerste token + totale responstijd
De meeste echte systemen moeten beide balanceren.
De volgorde van beperkingen
In de praktijk komen knelpunten meestal in deze volgorde:
- VRAM-capaciteit
- Geheugenbandbreedte
- Runtime-planning
- Grootte van het contextvenster
- CPU-overhead
Begrijpen welke beperking je tegenkomt, is belangrijker dan “hardware upgraden”.
Ollama Runtime-prestaties
Ollama wordt veel gebruikt voor lokale inferentie. Het gedrag onder belasting is essentieel om te begrijpen.
Planning van CPU-kernen
Parallelle verwerking van verzoeken
Gedrag bij geheugentoewijzing
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 antwoord geven op een besliskwestie.
Vergelijkingen van hardwareplatforms
Testen in de praktijk met 16 GB VRAM
Consumenten-GPU’s met 16 GB zijn een veelvoorkomend keerpunt voor modelfit, KV-cache-grootte en of lagen op het apparaat blijven. De onderstaande posts gebruiken dezelfde hardwareklasse maar verschillende stacks—de runtime van Ollama versus llama.cpp met expliciete contextscans—zodat je effecten van “planner en verpakking” kunt scheiden van ruwe doorvoer en VRAM-reserve.
- Kies de beste LLM voor Ollama op een GPU met 16 GB VRAM
- LLM-benchmarks met 16 GB VRAM en llama.cpp (snelheid en context)
- Qwen 3.6 27B en 35B MTP vs Standaard op GPU met 16 GB — meet hoeveel de ingebouwde MTP-speculatieve decodering van llama.cpp de generatie van Qwen 3.6 versnelt, en tegen welke kosten voor het contextvenster op een kaart met 16 GB
Benchmarks voor modelsnelheid en -kwaliteit
- Inferentiewaarden voor agentische inference — Qwen en Gemma
- Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
- Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
- Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo
Validatie van gestructureerde outputs
Capaciteitstests onder stress
Optimalisatiehandleiding
Prestatietuning moet stapsgewijs gebeuren.
Stap 1 — Zorg dat het past
- Verminder modelgrootte
- Gebruik kwantisatie
- Beperk het contextvenster
Stap 2 — Stabiliseer latentie
- Verlaag de kosten van prefill
- Vermijd onnodige retries
- Valideer gestructureerde outputs vroeg
Stap 3 — Verbeter doorvoer
- Verhoog batching
- Stel concurrentie af
- Gebruik indien nodig runtimes die gericht zijn op serving
Als je knelpunt de hostingsstrategie is in plaats van het runtime-gedrag, zie dan:
Veelgestelde vragen
Waarom is mijn LLM langzaam, zelfs op een sterke GPU?
Vaak is het geheugenbandbreedte, contextlengte of runtime-planning — niet de ruwe rekencapaciteit.
Wat is belangrijker: VRAM-grootte of GPU-model?
VRAM-capaciteit is meestal de eerste harde beperking. Als het niet past, is alles anders irrelevant.
Waarom daalt de prestatie onder concurrentie?
Wachtrijen, resourceconcurrentie en limieten van de planner veroorzaken degradatiecurves.
Slotgedachten
LLM-prestaties zijn engineering, geen gokwerk.
Meet doelgericht.
Begrijp beperkingen.
Optimaliseer op basis van knelpunten, niet van aannames.
