Handbuch

Inferenz-Benchmarks

Ephraim soll mehrere Klassen mit mindestens 90 aktiven Schülerinnen und Schülern unterstützen. Die direkten Messungen bestehen für verteilte kurze Anfragen. Der Frontendlauf liefert 117 erfolgreiche Chats und endet an einer Auftragsbegrenzung. Das vollständige 90er-Profil und das vorgeschlagene Wartezeitziel sind nicht bestanden. Hier stehen die erreichten Ergebnisse und ihre Grenzen.

· Stand: Oktober 2026

1. Aktueller Messstand vom 7. Oktober 2026

Die direkte Messung für 90 virtuelle Nutzer mit verteilten kurzen Anfragen besteht vollständig. Neue Messungen mit 64 und 90 gemeinsamen Starts sowie begrenzte lange Kontexte und Thinking bestehen ebenfalls. Der frühere Versuch mit vier fehlenden Antworten bleibt als eigener negativer Befund erhalten. Der Frontendlauf endet mit 117 erfolgreichen Chats als negatives Kapazitätsergebnis. Das vollständige vereinbarte 90er-Profil ist nicht bestanden.

Verteilte kurze Anfragen: Alle 180 Anfragen von 90 virtuellen Nutzern waren erfolgreich. Für 95 Prozent lag der sichtbare Antwortbeginn bei rund 2,20 Sekunden und die vollständige Antwort bei rund 4,46 Sekunden.
Getrennte MessserieGestartetErfolgreichFehlerNicht gestartet
Ursprünglicher Direktlauf vom 6.10.5415374126
Neue Messung mit 64 gemeinsamen Starts vom 7.10.646400
Ursprüngliche Reststufen vom 7.10.12612600

Die 126 Restanfragen umfassen 90 gemeinsame Starts, 22 Fälle mit längeren Eingaben und 14 Thinking-Anfragen. Der ursprüngliche Direktlauf enthält sechs Aufwärmanfragen. Die getrennten Serien werden nicht nachträglich zu einem fehlerfreien ursprünglichen Lauf zusammengelegt.

2. Das tatsächlich gemessene Unterrichtsprofil

Die Hauptmessung verwendet synthetische Aufgaben im Modus Instant. Das Modell war bereits geladen. Die Eingabe umfasste etwa 2.000 Tokens, also Texteinheiten. Die Aufgabe verlangte kurze Antworten aus zwei Sätzen. Das Ausgabelimit von 512 Tokens ist eine Obergrenze, keine gemessene Antwortlänge.

Merkmal der verteilten NutzungGemessener Umfang
Virtuelle Nutzer90
Anfragen180, zwei pro Nutzer in fünf Minuten
Abstand der beiden geplanten AnkünfteGenau 150 Sekunden je Nutzer
Eingabe je Anfrage2.039 vom Modellserver gemeldete Tokens
Ausgabelimit512 Tokens
Tatsächlich gemeldete AusgabeDurchschnittlich 63,02 Tokens, Minimum 59, Maximum 68

Die Ergebnisse gelten für dieses Profil. Sie belegen keine dauerhaft 512 Tokens langen Antworten und keinen kalten Modellstart. 90 aktive Personen lesen, schreiben und stellen Folgefragen. Sie sind von 90 gleichzeitig offenen Modellanfragen zu unterscheiden.

3. Verteilte Anfragen von 90 Nutzern

Alle 180 Anfragen endeten vollständig und ohne technische Fehler. Die Wartezeit beginnt an der geplanten Ankunft und enthält eine mögliche Aufnahmeverzögerung. Denktext gilt nicht als sichtbarer Antwortbeginn.

BeobachtungMinimumMedianMaximump95
Sichtbarer Antwortbeginn0,669 s1,1985 s2,360 s2,1968 s
Vollständige Antwort1,319 s2,559 s5,116 s4,4588 s
Wartezeitverteilung der 180 erfolgreichen Anfragen: p95 sichtbar 2,1968 Sekunden, vollständig 4,4588 Sekunden
Warmer Direktlauf vom 6. Oktober mit 90 virtuellen Nutzern. Die Kurven zeigen den Anteil der Anfragen, deren sichtbarer Beginn beziehungsweise vollständiger Abschluss bis zur jeweiligen Zeit beobachtet wurde.

Die Messung erfüllt für dieses Profil die vorgeschlagenen Ziele von höchstens fünf Sekunden bis zum sichtbaren Beginn und höchstens 60 Sekunden bis zum vollständigen Abschluss bei p95. Die fachliche Qualität der Antworten und die Benutzung über die Oberfläche werden damit nicht beurteilt.

4. Gemeinsame Starts, lange Eingaben und Thinking

Die Stufen bis 32 gemeinsamen Ankünften waren in jeweils drei Serien vollständig erfolgreich. Im ersten Versuch mit 64 Ankünften fehlten vier Abschlüsse. Eine getrennte neue 64er-Messung und die anschließende 90er-Messung endeten vollständig. Bei gemeinsamen Starts steigen die Wartezeiten, weil Anfragen gleichzeitig ankommen und auf freie Rechenplätze warten können.

Gemeinsame Ankünfte / SerieErfolgreichSichtbar min / Median / maxVollständig min / Median / maxp95
13/30,744 s / 0,745 s / 0,747 s1,392 s / 1,395 s / 1,416 s—
26/61,095 s / 1,2425 s / 1,341 s2,035 s / 2,1815 s / 2,299 s—
412/121,742 s / 1,772 s / 1,867 s2,711 s / 2,962 s / 3,027 s—
824/242,86 s / 2,95 s / 3,086 s4,315 s / 4,3765 s / 4,479 s—
1648/485,013 s / 5,281 s / 5,491 s7,028 s / 7,288 s / 7,434 s—
2472/727,207 s / 7,421 s / 7,629 s9,609 s / 9,7975 s / 10,027 s—
3296/969,481 s / 9,85 s / 10,512 s12,233 s / 12,6305 s / 13,373 s—
64 ursprünglich, 6.10.60/649,33 s / 10,0995 s / 21,916 s12,265 s / 19,3285 s / 24,476 s—
64 neu, 7.10.64/649,952 s / 16,074 s / 22,452 s12,544 s / 21,616 s / 25,101 s—
90 neu, 7.10.90/909,321 s / 21,6975 s / 32,593 s12,041 s / 26,8075 s / 34,948 s—

Je Nutzerstufe liegen weniger als 100 erfolgreiche Beobachtungen vor. Deshalb werden Minimum, Median und Maximum angegeben. Für diese Stufen wird kein p95 veröffentlicht. Die Zeiten des ursprünglichen 64er-Versuchs beschreiben seine 60 erfolgreichen Antworten. Die vier fehlenden Antworten bleiben in der Bilanz erhalten.

Median und Spannweite bei gemeinsamen Ankünften: ursprünglicher 64er-Versuch 60 von 64, neue Messungen mit 64 von 64 und 90 von 90 vollständigen Antworten
Gleiche Eingabegröße, getrennte Messserien. Die Punkte zeigen Median und beobachtete Spannweite. Die ursprünglichen vier fehlenden Abschlüsse werden durch spätere Erfolge nicht ersetzt.

Im neuen 90er-Versuch begann die sichtbare Antwort im Median nach 21,70 Sekunden und war nach 26,81 Sekunden vollständig. Der langsamste sichtbare Beginn lag bei 32,593 Sekunden, der langsamste Abschluss bei 34,948 Sekunden. Keine dieser 90 Antworten begann sichtbar innerhalb von fünf Sekunden. Ein Fünf-Sekunden-Ziel für einen solchen gemeinsamen Start ist deshalb nicht erfüllt. Die verteilten 180 Anfragen erfüllen ihr eigenes Wartezeitziel. Die gemeinsame Startmessung belegt kurze Antworten in diesem konkreten Versuch, keine beliebig große Dauerlast.

Begrenzte längere Eingaben und Thinking

Alle 22 Fälle mit längeren Eingaben und alle 14 Thinking-Anfragen wurden vollständig beantwortet. Die längeren Eingaben wurden mit geringer Parallelität geprüft. Die folgende Tabelle fasst jeweils die geplanten Einzel- und Parallelversuche zusammen.

ProfilEingabe
(Tokens)
Parallele AnkünfteErfolgSichtbar min / Median / maxVollständig min / Median / max
Instant. langer Verlauf8.1891, 2 und 4, je zweimal14/141,568 s / 5,3165 s / 5,462 s2,294 s / 6,789 s / 6,959 s
Instant. großer Kontext16.3791 und 2, je zweimal6/62,971 s / 5,635 s / 5,754 s3,769 s / 6,7645 s / 6,915 s
Instant. großer Kontext29.9991, zweimal2/25,914 s / 6,103 s / 6,292 s6,744 s / 7,0095 s / 7,275 s
Thinking2.0391, 2 und 4, je zweimal14/142,528 s / 4,664 s / 6,45 s3,158 s / 5,6775 s / 7,565 s

Bei rund 8.000 Eingabetokens wurden höchstens vier, bei rund 16.000 höchstens zwei und bei rund 30.000 jeweils eine Anfrage gleichzeitig geprüft. Das belegt keine 32 gleichzeitig vollständig gefüllten Kontexte. Die Thinking-Antworten umfassten tatsächlich 149 bis 236 gemeldete Ausgabetokens. Auch für diese kleinen Stichproben wird kein p95 angegeben.

Bei den vier ursprünglichen Fehlanfragen kam keine sichtbare Antwort am Messclient an. Die erfolgreichen Nachmessungen erklären diese frühere Ursache nicht rückwirkend.

5. Frontendlauf: das vollständige Ziel ist nicht bestanden

117 Chats erfolgreich, Gesamtziel nicht erreicht: Die Grundprüfung besteht mit neun von neun Chats. Bei der Nutzung durch 90 Testpersonen wurden 108 der 180 vorgesehenen Anfragen vollständig beantwortet. Der Lauf wurde nach einer HTTP-429-Abweisung kontrolliert beendet. Die anschließende gemeinsame Chat-, Quellen- und Vorleselast wurde nicht gestartet.

Alle 90 Testkonten konnten sich anmelden, ihre Sitzung und Bereitschaft prüfen und sich wieder abmelden. Insgesamt wurden 121 Chatanfragen tatsächlich abgeschickt. Davon endeten 117 erfolgreich, vier nach dem Start ohne Erfolg. Weitere 68 vorgesehene Anfragen der 90er-Stufe wurden nicht gestartet. Diese 72 nicht vollständig erfolgreichen vorgesehenen Anfragen sind keine 72 tatsächlichen HTTP-Fehler.

StufeVorgesehenHTTP-AnfragenErfolgeNach Start ohne ErfolgNicht gestartet
Grundprüfung99900
90 Personen, je zwei Anfragen180112108468
Gemeinsame Chatlast180000180
Gesamter Chatplan3691211174248

Die folgenden Wartezeiten gelten ausschließlich für erfolgreich abgeschlossene Antworten. Die 108 erfolgreichen Antworten der 90er-Stufe bilden eine Teilmenge. Sie ersetzen keine vollständige Messung aller 180 vorgesehenen Anfragen.

StichprobeAnzahlSichtbar min / Median / maxp95 sichtbarVollständig min / Median / maxp95 vollständig
Grundprüfung92,156 s / 3,848 s / 6,609 s—8,329 s / 12,056 s / 12,089 s—
Erfolgreiche Teilmenge der 90er-Nutzung1081,389 s / 4,2385 s / 8,42 s7,70245 s2,35 s / 13,068 s / 17,753 s16,37525 s

Für die Grundprüfung mit neun Antworten wird kein p95 veröffentlicht. Das sichtbare p95 der 108 erfolgreichen Antworten liegt bei 7,70245 Sekunden und damit über dem vorgeschlagenen Fünf-Sekunden-Ziel. Ein vollständiges p95 für die 180 vorgesehenen Anfragen ist daraus nicht ableitbar.

Was die Abweisung für mehrere Klassen bedeutet

Der Lauf nahm 120 Chataufträge an und wies eine weitere Anfrage mit HTTP 429 ab. Der dokumentierte Produktstandard erlaubt schulweit 120 neue KI-Aufträge in zehn Minuten. Zwei Anfragen von 90 Personen ergeben 180 Aufträge in fünf Minuten. Dieses Unterrichtsprofil passt nicht zu der Standardregel. Eine erfolgreiche Anmeldung aller Personen ist deshalb keine Zusage, alle ihre Anfragen sofort anzunehmen.

Ein künftiger Unterrichtsplan muss die gewünschte Anfragemenge und Wartezeit mit der schulweiten Aufnahme abstimmen. Bei unveränderter Schutzregel müssen Anfragen über längere Zeit verteilt werden. Für mehr Aufträge und kurze Wartezeiten braucht es eine gesondert geprüfte Anpassung von Aufnahme und Queue. Beim Abschluss der Lastdiagnose wurde keine Schutzregel verändert und kein weiterer Modelllauf gestartet.

Leistungsanzeige und Grenzen

Bei allen 117 erfolgreichen Chats war die Leistungsanzeige verfügbar, jeweils mit zwei GPU-Messpunkten. Der Runtimeadapter erfasste 236 Verbindungen ohne Fehler. Das belegt die Funktion während dieses Lastlaufs. Zwei Punkte je Antwort ergeben keine vollständige Leistungskurve oder Bewertung des gesamten Stromverbrauchs. Energiewerte gleichzeitig laufender Chats werden nicht als Gesamt-Systemenergie addiert.

Eine Messung über die Anwendungsschnittstellen und Chatworker ersetzt keine vollständige Prüfung von 90 gleichzeitig geöffneten Browsern. Die verteilten direkten Anfragen, gemeinsame Starts, lange Eingaben und Thinking bleiben getrennte Profile.

Die gemeinsame Last mit 60 Quellen- und 20 Vorleseanfragen wurde nicht gestartet und bleibt ungeprüft. Frühere Vorbereitungsprobleme des Messaufbaus bleiben als eigene Befunde erhalten. Der geschützte Sitzungsprotokollabruf besteht bereits als getrennte Funktionsprobe, gehört aber nicht zu dieser Kapazitätsmessung.

6. Messgrenzen, Ressourcen und Datenschutz

Die frischen Nachkontrollen der direkten Messungen bestätigen erhaltene Betriebsbindungen und Modelleinstellungen sowie keine laufenden oder wartenden Inferenzanfragen. Die beobachteten OOM-Zähler blieben bei null. Die Modelleinstellungen wurden während dieser Messungen nicht verändert.

GPU-Speicher und GPU-Leistungsaufnahme wurden in den direkten Lastläufen nicht gemessen. Der Frontendlauf enthält die getrennt beschriebenen wenigen GPU-Leistungsstichproben. Die Modellgewichte wurden nicht erneut inhaltlich gehasht. Kaltstart, beliebig lange Antworten und große gleichzeitige Kontexte sind durch diese Ergebnisse nicht abgenommen. Die gemeinsame Chat-, Quellen- und Vorleselast bleibt ungeprüft.

Die Streams enthielten Denktext, obwohl die Tokenstatistik dafür jeweils null meldete. Daraus wird keine Rate für rein sichtbare Ausgabetokens abgeleitet. Die Juni-Kennzahl „erster Token“ kann Denktext einbeziehen und ist deshalb nicht präzise mit dem heutigen sichtbaren Antwortbeginn gleichzusetzen.

Die Messungen speichern technische Kennzahlen. Echte Schülerdaten, Chattexte, Zugangsschlüssel und vollständige Modellantworten gehören nicht in die veröffentlichten Ergebnisse. Die beiden Befunde zur Lastdiagnose und die Korrekturen an Messadapter und Erreichbarkeitsprüfung wurden am 7. Oktober 2026 durch Grok 4.7 unabhängig bestätigt. Diese Prüfung betrifft die Messwerkzeuge. Sie erteilt weder eine Kapazitätsfreigabe für 90 Personen noch eine allgemeine Sicherheitsfreigabe des Backends. Weitere formale Backend-Sicherheitsprüfungen bleiben offen.

7. Historische Referenz vom Juni 2026

Ausschließlich historisch: Die folgenden Tabellen und Diagramme stammen aus den damaligen Inferenzläufen vom 3. und 4. Juni 2026. Sämtliche Aussagen über Kapazität, Stabilität und praktische Nutzerzahlen in diesem Abschnitt gelten nur für diese Läufe. Sie beschreiben nicht den heutigen Backendstand und begründen keine aktuelle Betriebsfreigabe.

Der vollständige Instant-Lauf mit gleichzeitigen Starts und der vollständige Instant-Lauf mit verteilten Starts bleiben erhalten. Der Thinking-Lauf wurde nur teilweise durchgeführt und ist keine vollständige Kapazitätsmessung.

Was genau gemessen wird

Die Benchmarks messen ausschließlich die Inferenzstrecke der Spark. Frontend, Browser, Anmeldung, Session-Verwaltung, Chatoberfläche, Projektlogik, Datei-Retrieval und echte Unterrichtsabläufe sind nicht Teil dieser Messung. Die Ergebnisse beschreiben also die technische Antwortleistung des lokalen Modells unter synthetischer Last.

Verwendet wurden synthetische deutschsprachige Prompts aus typischen Schulkontexten: Erklärungen, kurze Wissensfragen, Strukturierungsaufträge und mathematisch-logische Aufgaben. Echte Nutzerfragen, echte Chatverläufe und Projektinhalte wurden nicht verwendet. Antworttexte wurden für die Veröffentlichung nicht gespeichert.

Merkmal Gemessener Stand
Modus Instant; ergänzender Thinking-Kontrolllauf
Reasoning-Stufe Instant mit kurzer Antwortführung; Thinking mit zusätzlicher Denkzeit
Modellpfad Lokaler Schul-Inferenzdienst
Prompt-Typ Synthetische deutschsprachige Unterrichtsprompts
Inhaltsspeicherung Keine veröffentlichten Antworttexte, keine echten Nutzerdaten

Kennzahlen richtig lesen

Ein Lasttest ist nur nützlich, wenn die Kennzahlen richtig gelesen werden. Eine niedrige Fehlerquote sagt: Die Anfragen wurden technisch verarbeitet. Sie sagt aber nicht, dass sich die Nutzung unter Last angenehm anfühlt.

Kennzahl Bedeutung Warum sie wichtig ist
p50 Median: Die Hälfte der Anfragen ist schneller, die andere Hälfte langsamer. Beschreibt den typischen Fall.
p95 95 Prozent der Anfragen sind schneller als dieser Wert, 5 Prozent langsamer. Zeigt die langsamen Fälle, die im Unterricht als störend wahrgenommen werden.
Zeit bis zum ersten Token Zeit, bis die Antwort sichtbar zu beginnen scheint. Bestimmt stark das Nutzergefühl: „Ephraim arbeitet“ oder „es passiert nichts“.
Gesamtlatenz Zeit bis zum Abschluss der Antwort. Zeigt, wann der vollständige Text vorliegt.
Durchsatz Erfolgreiche Antworten pro Minute. Ein Plateau zeigt, dass zusätzliche Last vor allem Wartezeit erzeugt.
First Token ist zentral: Eine Antwort, die nach einer halben Sekunde sichtbar beginnt und dann 30 Sekunden schreibt, fühlt sich anders an als eine Antwort, bei der 30 Sekunden lang gar nichts sichtbar passiert.

Zwei Szenarien

Die vorhandenen Instant-Läufe bestehen aus zwei unterschiedlichen Lastbildern. Beide sind wichtig, weil Schulen sowohl harte Spitzen als auch verteilte Nutzung erleben.

Szenario Was simuliert wird Was daraus gelesen wird
Gleichzeitigkeit 1 bis 90 virtuelle Nutzer starten exakt gleichzeitig; jede Stufe wird dreimal wiederholt. Wie die Spark auf harte Lastspitzen reagiert.
Fünf-Minuten-Szenario 50, 100 oder 200 Nutzer starten zufallsverteilt innerhalb von 300 Sekunden. Wie sich eine natürlichere Unterrichtslast über mehrere Minuten anfühlt.

Das Fünf-Minuten-Szenario ist für Schulbetrieb besonders aussagekräftig. Auch wenn viele Personen mit Ephraim arbeiten, verteilen sich echte Fragen meist über Minuten: Einige lesen, andere überarbeiten, andere diskutieren, wieder andere stellen Folgefragen.

Ergebnis: Gleichzeitige Nutzer

Der Gleichzeitigkeitstest vom 03.06.2026 schloss 723 von 723 Messanfragen erfolgreich ab. Die Fehlerquote lag in allen Stufen bei null Prozent. Gleichzeitig zeigt der Lauf eine deutliche Sättigungskurve: Ab etwa 24 bis 32 gleichzeitig gestarteten Anfragen wird die interne Warteschlange sichtbar.

Gleichzeitige Nutzer Erfolgreich Fehlerquote p50 Latenz p95 Latenz p50 erster Token p95 erster Token Durchsatz
1 3/3 0 % 6,8 s 8,8 s 0,2 s 0,2 s 20,0/min
2 6/6 0 % 10,3 s 11,3 s 0,3 s 0,3 s 31,4/min
4 12/12 0 % 16,4 s 17,7 s 0,3 s 0,3 s 40,4/min
8 24/24 0 % 20,5 s 24,2 s 0,3 s 0,3 s 58,4/min
16 48/48 0 % 27,9 s 32,9 s 0,3 s 13,1 s 76,7/min
24 72/72 0 % 34,5 s 57,5 s 0,4 s 30,6 s 72,7/min
32 96/96 0 % 51,3 s 69,4 s 22,3 s 47,6 s 79,9/min
64 192/192 0 % 78,3 s 135,3 s 50,0 s 108,2 s 78,5/min
90 270/270 0 % 108,1 s 196,3 s 73,7 s 163,2 s 75,5/min

Der Durchsatz steigt zuerst an und erreicht dann ein Plateau im Bereich von etwa 75 bis 80 Antworten pro Minute. Zusätzliche Gleichzeitigkeit erhöht den Durchsatz danach nicht mehr wesentlich, sondern verlängert vor allem die Wartezeit.

Liniengrafik der Median-, p90- und p95-Latenz bei steigender Gleichzeitigkeit
Die Latenzgrafik zeigt die Sättigung: Die Spark bleibt erreichbar, aber die langsameren Fälle wachsen bei höherer Parallelität deutlich an.

So liest man das Diagramm: Die waagerechte Achse zeigt die Zahl gleichzeitig gestarteter Nutzerinnen und Nutzer, die senkrechte Achse die Sekunden bis zur fertigen Antwort. p50 beschreibt den typischen Fall, p90 und p95 die langsameren Fälle. Wichtig ist der Knick ab etwa 24 bis 32 gleichzeitigen Starts: Ab dort wächst vor allem die Wartezeit in der Queue.

Liniengrafik des Durchsatzes bei steigender Gleichzeitigkeit
Der Durchsatz steigt zunächst und erreicht dann ein Plateau. Ab diesem Bereich bedeutet mehr gleichzeitige Last vor allem längere Warteschlangen.

So liest man das Diagramm: Die waagerechte Achse zeigt wieder die gleichzeitigen Starts, die senkrechte Achse die erfolgreich abgeschlossenen Antworten pro Minute. Eine steigende Linie bedeutet, dass zusätzliche Last noch in mehr abgeschlossene Antworten umgesetzt wird. Das Plateau bei etwa 75 bis 80 Antworten pro Minute zeigt die praktische Kapazitätsgrenze dieses Laufs.

Balkengrafik der Fehlerquote bei steigender Gleichzeitigkeit
Die Fehlerquote bleibt bei null Prozent. Das ist ein gutes Stabilitätssignal, ersetzt aber nicht die Bewertung von First Token und Gesamtlatenz.

So liest man das Diagramm: Jede Säule steht für eine Laststufe, die senkrechte Achse zeigt den Anteil fehlgeschlagener Anfragen. Null Prozent in allen Stufen bedeutet: Die Anfragen wurden technisch angenommen und abgeschlossen. Für das Nutzergefühl müssen trotzdem die Latenzgrafiken daneben gelesen werden.

Ergebnis: Zufallsverteilte Anfragen

Das Fünf-Minuten-Szenario vom 04.06.2026 schloss 350 von 350 Messanfragen erfolgreich ab. Aus Schulsicht ist dieses Szenario besonders wichtig, weil Unterrichtslast selten exakt gleichzeitig entsteht.

Virtuelle Nutzer in 5 Minuten Erfolgreich Fehlerquote Max. Parallelität p50 Latenz p95 Latenz p50 erster Token p95 erster Token Durchsatz
50 50/50 0 % 6 15,1 s 23,0 s 0,3 s 0,4 s 9,5/min
100 100/100 0 % 17 27,3 s 37,0 s 0,4 s 0,5 s 18,6/min
200 200/200 0 % 71 94,0 s 144,3 s 62,9 s 114,0 s 27,4/min

50 zufallsverteilte Anfragen in fünf Minuten sind in diesem Lauf unproblematisch. Auch 100 zufallsverteilte Anfragen sehen für reale schulische Nutzung gut aus: alle Anfragen waren erfolgreich, die p95-Gesamtlatenz lag bei 37 Sekunden und die Zeit bis zum ersten Token blieb niedrig.

200 zufallsverteilte Anfragen in fünf Minuten zeigen die Reserve und die Grenze zugleich: Ephraim bleibt stabil, aber die p50-Zeit bis zum ersten Token steigt auf 62,9 Sekunden. Der Benchmark-Runner selbst startete die Anfragen pünktlich. Die Verzögerung entsteht nach Annahme der Anfragen in der Inferenz-Abarbeitung.

Zeitreihe der zufallsverteilten Starts im Fünf-Minuten-Szenario
Die Startgrafik zeigt die zufallsverteilten Anfragen pro 30-Sekunden-Fenster. Die 200-Nutzer-Linie liegt erwartbar höher und erzeugt deutlich dichtere Last.

So liest man das Diagramm: Die waagerechte Achse zeigt die fünf Minuten in Zeitfenstern, die senkrechte Achse die neu gestarteten Anfragen je Fenster. Einzelne Spitzen sind bei Zufallsverteilung normal. Entscheidend ist, wie dicht mehrere Spitzen aufeinander folgen, weil genau dann die Warteschlange schnell wächst.

Zeitreihe der Median-Latenz im Fünf-Minuten-Szenario
Die Latenzgrafik macht die Grenze sichtbar: Bei 50 und 100 Nutzern bleibt die Median-Latenz vergleichsweise stabil, bei 200 Nutzern steigt sie im Verlauf deutlich.

So liest man das Diagramm: Die waagerechte Achse zeigt den Verlauf des Messzeitraums, die senkrechte Achse die typische Gesamtdauer abgeschlossener Antworten. Eine stabile Linie bedeutet, dass die Spark ungefähr so schnell abarbeitet, wie neue Arbeit hinzukommt. Eine steigende Linie zeigt, dass die Queue wächst und spätere Anfragen länger warten müssen.

Zeitreihe des erfolgreichen Durchsatzes im Fünf-Minuten-Szenario
Die Durchsatzgrafik zeigt, wie viele Antworten pro Minute abgeschlossen werden. Dichtere Last erhöht den Durchsatz nicht unbegrenzt. Ab der Kapazitätsgrenze wächst vor allem die Warteschlange.

So liest man das Diagramm: Die waagerechte Achse zeigt die Zeit, die senkrechte Achse die abgeschlossenen Antworten pro Minute. Die Kurve darf der Startgrafik nicht eins zu eins entsprechen: Starts erzeugen Arbeit, Durchsatz zeigt erledigte Arbeit. Wenn viele Starts auftreten, der Durchsatz aber nicht entsprechend steigt, wird die überschüssige Arbeit in der Queue gespeichert.

Warum die Warteschlange kein Fehler ist

Eine Warteschlange klingt zunächst negativ. Für ein Schulsystem ist geordnetes Abarbeiten aber besser als aggressive Fehler. Ohne Queue müsste ein überlasteter Inferenzdienst Anfragen ablehnen, Verbindungen abbrechen oder unzuverlässig reagieren. Mit Queue bleiben Anfragen erhalten und die Spark kann ihre Rechenkapazität kontinuierlich nutzen.

Die Kehrseite ist das Nutzergefühl: Wenn eine Anfrage angenommen wurde, aber lange kein erster Antwortteil erscheint, wirkt die Oberfläche schnell unklar. Deshalb sollte Ephraim bei hoher Last verständlich signalisieren, dass die Anfrage angenommen wurde und in Arbeit ist. Für Admins sind First-Token-Zeit, aktive Requests und künftig Queue-Signale die wichtigsten Frühwarnwerte.

Praktische Marke: 100 zufallsverteilte Instant-Anfragen in fünf Minuten sind nach diesem Lauf ein guter Orientierungsbereich. 200 Anfragen in fünf Minuten zeigen: stabil, aber warteschlangenartig.

Instant und Thinking einordnen

Thinking wurde nicht als vollständiger Lasttest zu Ende geführt. Das ist fachlich vertretbar, weil der Kontrolllauf bereits die entscheidende Beobachtung zeigte: Der Start der Antwort ist nicht das Problem. Die erste sichtbare Ausgabe kam fast genauso schnell wie bei Instant. Länger wird vor allem die Zeit bis zur vollständigen Antwort, weil Thinking mehr Rechenarbeit pro Anfrage investiert.

Laststufe Modus Erfolgreich p50 Latenz p50 erster Token Durchsatz
1 gleichzeitiger Nutzer Instant 3/3 6,8 s 0,2 s 20,0/min
1 gleichzeitiger Nutzer Thinking 3/3 9,8 s 0,2 s 18,3/min
2 gleichzeitige Nutzer Instant 6/6 10,3 s 0,3 s 31,4/min
2 gleichzeitige Nutzer Thinking 6/6 13,8 s 0,3 s 25,1/min

Für Admins ist diese Unterscheidung wichtig: Thinking ist nicht „kaputt langsam“, sondern pro Anfrage rechenintensiver. Es ist deshalb plausibel, dass ein vollständiger Thinking-Lasttest bei hohen Nutzerzahlen vor allem längere Warteschlangen zeigen würde. Für den normalen Kapazitätsvergleich reicht Instant als Hauptmessung, solange Thinking bewusst als Qualitätsmodus mit längerer Fertigstellung kommuniziert wird.

Betriebslesart: Instant beantwortet die Frage „Wie viel gleichzeitige Schullast trägt die Spark?“. Thinking beantwortet eher die Frage „Wie viel zusätzliche Denkzeit ist uns für anspruchsvollere Antworten wert?“.