Acer Veriton GN100 AI Mini Workstation (2025), NVIDIA GB10 mit Blackwell-GPU, 128 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3.5 122B A10B flüssig, mit rund 22 bis 32 Token pro Sekunde.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3-Coder 30B A3B flüssig, mit rund 51 bis 76 Token pro Sekunde.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3.5 122B A10B flüssig, mit rund 21 bis 32 Token pro Sekunde.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3.5 122B A10B flüssig, mit rund 21 bis 31 Token pro Sekunde.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3.5 122B A10B flüssig, mit rund 21 bis 31 Token pro Sekunde.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Schnellstes Modell
gpt-oss 120BQ4_K_M · 47 bis 71 Token/s
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run gpt-oss:120bModelle auf diesem Gerät
Alle Tempowerte sind berechnet und an veröffentlichten Messungen abgeglichen, nicht auf dem Gerät gemessen. Mit * markierte Werte sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
| Modell | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft gut | 22 bis 32 Token/s | 79,0 von 96,0 GB |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 9,8 bis 12 Token/s | 20,7 von 96,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft gut | 10 bis 13 Token/s | 20,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 17,9 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 18,2 von 96,0 GB |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 71 Token/s | 65,0 von 96,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 13 bis 16 Token/s | 16,1 von 96,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 10,7 von 96,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 22 bis 27 Token/s | 9,9 von 96,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 26 bis 31 Token/s | 8,3 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 72 bis 108 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 70 bis 105 Token/s | 23,5 von 96,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 62 bis 93 Token/s | 20,1 von 96,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 62 bis 93 Token/s | 20,1 von 96,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 50 bis 74 Token/s | 18,4 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 39 Token/s | 6,9 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 33 bis 40 Token/s | 6,7 von 96,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 65 bis 98 Token/s | 12,8 von 96,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 6,5 von 96,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 36 bis 45 Token/s | 6,4 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 41 bis 50 Token/s | 5,6 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 61 bis 74 Token/s | 4,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 67 bis 82 Token/s | 3,7 von 96,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 68 bis 83 Token/s | 4,0 von 96,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 106 bis 159 Token/s | 6,9 von 96,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 104 bis 128 Token/s | 2,8 von 96,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 4,8 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 4,4 bis 5,3 Token/s | 45,5 von 96,0 GB |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 110,8 von 96,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,1 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 381,5 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 895,4 von 96,0 GB |
Empfehlung für den Anwendungsfall „Programmieren“
Qwen3-Coder 30B A3BQ4_K_M · 51 bis 76 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 120BQ4_K_M · 44 bis 66 Token/s
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run gpt-oss:120bModelle auf diesem Gerät
Alle Tempowerte sind berechnet und an veröffentlichten Messungen abgeglichen, nicht auf dem Gerät gemessen. Mit * markierte Werte sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
| Modell | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 32 Token/s | 79,3 von 96,0 GB |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 9,5 bis 12 Token/s | 21,7 von 96,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft gut | 9,5 bis 12 Token/s | 23,2 von 96,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 18,7 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 13 Token/s | 19,0 von 96,0 GB |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft gut | 44 bis 66 Token/s | 65,4 von 96,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 12 bis 15 Token/s | 18,1 von 96,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 12,7 von 96,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 20 bis 24 Token/s | 11,9 von 96,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s | 8,5 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 68 bis 102 Token/s | 23,3 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 66 bis 99 Token/s | 23,7 von 96,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 51 bis 76 Token/s | 21,3 von 96,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 51 bis 76 Token/s | 21,3 von 96,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 48 bis 72 Token/s | 18,6 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 31 bis 38 Token/s | 7,3 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 39 Token/s | 7,1 von 96,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 61 bis 92 Token/s | 13,1 von 96,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 30 bis 37 Token/s | 8,3 von 96,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 39 Token/s | 8,0 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 40 bis 49 Token/s | 5,8 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 60 bis 73 Token/s | 4,1 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 63 bis 77 Token/s | 4,1 von 96,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 5,8 von 96,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 57 bis 86 Token/s | 9,5 von 96,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 3,6 von 96,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 4,6 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 4,2 bis 5,1 Token/s | 49,5 von 96,0 GB |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 146,9 von 96,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,5 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 480,0 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.127,0 von 96,0 GB |
Schnellstes Modell
gpt-oss 120BQ4_K_M · 46 bis 69 Token/s
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run gpt-oss:120bModelle auf diesem Gerät
Alle Tempowerte sind berechnet und an veröffentlichten Messungen abgeglichen, nicht auf dem Gerät gemessen. Mit * markierte Werte sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
| Modell | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 32 Token/s | 79,1 von 96,0 GB |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 9,7 bis 12 Token/s | 21,0 von 96,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft gut | 10 bis 12 Token/s | 21,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 18,2 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 18,5 von 96,0 GB |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft gut | 46 bis 69 Token/s | 65,1 von 96,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 13 bis 15 Token/s | 16,8 von 96,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 20 bis 24 Token/s | 11,3 von 96,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 26 Token/s | 10,6 von 96,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 26 bis 31 Token/s | 8,4 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 71 bis 106 Token/s | 23,1 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 69 bis 103 Token/s | 23,5 von 96,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 58 bis 87 Token/s | 20,5 von 96,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 58 bis 87 Token/s | 20,5 von 96,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 49 bis 74 Token/s | 18,5 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 39 Token/s | 7,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 33 bis 40 Token/s | 6,9 von 96,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 64 bis 96 Token/s | 12,9 von 96,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 34 bis 41 Token/s | 7,1 von 96,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 35 bis 42 Token/s | 6,9 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 40 bis 49 Token/s | 5,6 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 60 bis 74 Token/s | 4,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 66 bis 80 Token/s | 3,9 von 96,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 61 bis 75 Token/s | 4,6 von 96,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 83 bis 124 Token/s | 7,8 von 96,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 97 bis 119 Token/s | 3,1 von 96,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 4,8 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 4,3 bis 5,3 Token/s | 46,9 von 96,0 GB |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 122,8 von 96,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,3 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 414,3 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 972,6 von 96,0 GB |
Schnellstes Modell
gpt-oss 120BQ4_K_M · 41 bis 61 Token/s
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run gpt-oss:120bModelle auf diesem Gerät
Alle Tempowerte sind berechnet und an veröffentlichten Messungen abgeglichen, nicht auf dem Gerät gemessen. Mit * markierte Werte sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
| Modell | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 31 Token/s | 79,7 von 96,0 GB |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 9,2 bis 11 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 13 Token/s | 19,9 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 13 Token/s | 20,1 von 96,0 GB |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft gut | 41 bis 61 Token/s | 66,0 von 96,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 20,8 von 96,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 20 Token/s | 15,4 von 96,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s | 14,6 von 96,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s | 8,8 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 63 bis 95 Token/s | 23,7 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 62 bis 93 Token/s | 24,1 von 96,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 40 bis 61 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 40 bis 61 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 46 bis 68 Token/s | 19,0 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 30 bis 36 Token/s | 7,9 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 30 bis 37 Token/s | 7,7 von 96,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 57 bis 86 Token/s | 13,5 von 96,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 26 bis 31 Token/s | 10,8 von 96,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s | 10,1 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 39 bis 47 Token/s | 6,0 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 59 bis 72 Token/s | 4,2 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 4,7 von 96,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 39 bis 48 Token/s | 8,2 von 96,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 36 bis 53 Token/s | 13,0 von 96,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 69 bis 84 Token/s | 4,7 von 96,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 4,4 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 4,0 bis 4,8 Token/s | 54,9 von 96,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 9,6 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 8,6 bis 11 Token/s | 27,5 von 96,0 GB |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 195,1 von 96,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 251,1 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 611,4 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.435,8 von 96,0 GB |
Schnellstes Modell
gpt-oss 120BQ4_K_M · 41 bis 61 Token/s
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run gpt-oss:120bModelle auf diesem Gerät
Alle Tempowerte sind berechnet und an veröffentlichten Messungen abgeglichen, nicht auf dem Gerät gemessen. Mit * markierte Werte sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
| Modell | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 31 Token/s | 79,7 von 96,0 GB |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 9,2 bis 11 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 13 Token/s | 19,9 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 13 Token/s | 20,1 von 96,0 GB |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft gut | 41 bis 61 Token/s | 66,0 von 96,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 14 Token/s | 20,8 von 96,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 20 Token/s | 15,4 von 96,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s | 14,6 von 96,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s | 8,8 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 63 bis 95 Token/s | 23,7 von 96,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 62 bis 93 Token/s | 24,1 von 96,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 40 bis 61 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 40 bis 61 Token/s | 23,0 von 96,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 46 bis 68 Token/s | 19,0 von 96,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 30 bis 36 Token/s | 7,9 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 30 bis 37 Token/s | 7,7 von 96,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 57 bis 86 Token/s | 13,5 von 96,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 26 bis 31 Token/s | 10,8 von 96,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s | 10,1 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 39 bis 47 Token/s | 6,0 von 96,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 59 bis 72 Token/s | 4,2 von 96,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 4,7 von 96,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 39 bis 48 Token/s | 8,2 von 96,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 36 bis 53 Token/s | 13,0 von 96,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 69 bis 84 Token/s | 4,7 von 96,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 4,4 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 4,0 bis 4,8 Token/s | 54,9 von 96,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M Läuft, aber mit rund 9,6 Token pro Sekunde spürbar langsam. | Eingeschränkt | 8,6 bis 11 Token/s | 27,5 von 96,0 GB |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 195,1 von 96,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 251,1 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 611,4 von 96,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.435,8 von 96,0 GB |
Gerätedaten
- Chip
- NVIDIA GB10, Blackwell-GPU
- Arbeitsspeicher
- 128 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 96,0 GB
- Speicherbandbreite
- 273 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA