論文の概要: Viability and Performance of a Private LLM Server for SMBs: A Benchmark Analysis of Qwen3-30B on Consumer-Grade Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23029v1
• Date: Sun, 28 Dec 2025 18:08:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.329945
• Title: Viability and Performance of a Private LLM Server for SMBs: A Benchmark Analysis of Qwen3-30B on Consumer-Grade Hardware
• Title（参考訳）: SMB用プライベートLLMサーバの信頼性と性能:コンシューマグレードハードウェア上でのQwen3-30Bのベンチマーク解析
• Authors: Alex Khalil, Guillaume Heilles, Maria Parraga, Simon Heilles,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)には、クラウドベースのプロプライエタリなシステムへの依存が伴っている。 本稿では,中小企業に対して,高性能でプライベートなLLM推論サーバを低コストで展開する可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of Large Language Models (LLMs) has been accompanied by a reliance on cloud-based, proprietary systems, raising significant concerns regarding data privacy, operational sovereignty, and escalating costs. This paper investigates the feasibility of deploying a high-performance, private LLM inference server at a cost accessible to Small and Medium Businesses (SMBs). We present a comprehensive benchmarking analysis of a locally hosted, quantized 30-billion parameter Mixture-of-Experts (MoE) model based on Qwen3, running on a consumer-grade server equipped with a next-generation NVIDIA GPU. Unlike cloud-based offerings, which are expensive and complex to integrate, our approach provides an affordable and private solution for SMBs. We evaluate two dimensions: the model's intrinsic capabilities and the server's performance under load. Model performance is benchmarked against academic and industry standards to quantify reasoning and knowledge relative to cloud services. Concurrently, we measure server efficiency through latency, tokens per second, and time to first token, analyzing scalability under increasing concurrent users. Our findings demonstrate that a carefully configured on-premises setup with emerging consumer hardware and a quantized open-source model can achieve performance comparable to cloud-based services, offering SMBs a viable pathway to deploy powerful LLMs without prohibitive costs or privacy compromises.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及には、クラウドベースのプロプライエタリなシステムへの依存が伴い、データのプライバシや運用上の主権、コストのエスカレーションに関する重要な懸念が高まっている。 本稿では,中小企業(SMB)に対して,高性能でプライベートなLLM推論サーバを低コストで展開する可能性について検討する。 次世代NVIDIA GPUを搭載したコンシューマグレードサーバ上で稼働するQwen3に基づく、局所的にホストされた30ビリオンパラメータのMixture-of-Experts(MoE)モデルの総合ベンチマーク分析を行う。 高価で複雑で統合しやすいクラウドベースの製品とは異なり、当社のアプローチは安価なプライベートなソリューションを中小企業に提供します。 モデルの本質的な能力と負荷時のサーバ性能の2つの側面を評価する。 モデルパフォーマンスは、クラウドサービスに関する推論と知識を定量化するために、学術および産業標準に対してベンチマークされる。 同時に、レイテンシ、秒単位のトークン、第1トークンまでの時間を通じてサーバ効率を測定し、同時ユーザの増加の下でスケーラビリティを分析します。 以上の結果から,新興のコンシューマハードウェアと量子化されたオープンソースモデルによるオンプレミスセットアップを慎重に設定することで,クラウドベースのサービスに匹敵するパフォーマンスを達成できることが示唆された。

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