Apple MacBook Air 13 Zoll (2026), M5 mit 8-Kern-GPU, 24 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3 14B flüssig, mit rund 11 bis 15 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 14B flüssig, mit rund 10,0 bis 14 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 14B flüssig, mit rund 11 bis 15 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 14B flüssig, mit rund 9,0 bis 12 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 14B flüssig, mit rund 9,0 bis 12 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.
Größtes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 11 bis 15 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 29 bis 43 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 hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_MModelle 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 14B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 15 Token/s | 10,7 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 12 bis 16 Token/s | 9,9 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 14 bis 19 Token/s | 8,3 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 18 bis 24 Token/s | 6,7 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 29 bis 43 Token/s | 12,8 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 19 bis 26 Token/s | 6,5 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 20 bis 27 Token/s | 6,4 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 22 bis 30 Token/s | 5,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 33 bis 45 Token/s | 4,0 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 36 bis 50 Token/s | 3,7 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 37 bis 51 Token/s | 4,0 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 47 bis 69 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 57 bis 78 Token/s | 2,8 von 16,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft nicht | 16,1 von 16,0 GB | |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 17,9 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,2 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,4 von 16,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft nicht | 20,1 von 16,0 GB | |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,1 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,7 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,5 von 16,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 45,5 von 16,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 65,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,0 von 16,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 110,8 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,1 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 381,5 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 895,4 von 16,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 10,0 bis 14 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 27 bis 40 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 hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_MModelle 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 14B Q4_K_M | Läuft gut | 10,0 bis 14 Token/s | 12,7 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 15 Token/s | 11,9 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 14 bis 19 Token/s | 8,5 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 23 Token/s | 7,3 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s | 7,1 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 40 Token/s | 13,1 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 23 Token/s | 8,3 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s | 8,0 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 21 bis 30 Token/s | 5,8 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 45 Token/s | 4,1 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 34 bis 47 Token/s | 4,1 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 29 bis 40 Token/s | 5,8 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 25 bis 37 Token/s | 9,5 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 47 bis 65 Token/s | 3,6 von 16,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,1 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,6 von 16,0 GB | |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,7 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 19,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft nicht | 21,3 von 16,0 GB | |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 21,3 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft nicht | 21,7 von 16,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,2 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,3 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,7 von 16,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 49,5 von 16,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 65,4 von 16,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,3 von 16,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 146,9 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,5 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 480,0 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.127,0 von 16,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 11 bis 15 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 29 bis 42 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 hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_MModelle 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 14B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 15 Token/s | 11,3 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 11 bis 16 Token/s | 10,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 14 bis 19 Token/s | 8,4 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s | 7,0 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 18 bis 24 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 29 bis 42 Token/s | 12,9 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 18 bis 25 Token/s | 7,1 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 19 bis 26 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 22 bis 30 Token/s | 5,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 33 bis 45 Token/s | 4,0 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 36 bis 49 Token/s | 3,9 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 34 bis 47 Token/s | 4,6 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 36 bis 53 Token/s | 7,8 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 53 bis 73 Token/s | 3,1 von 16,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft nicht | 16,8 von 16,0 GB | |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,2 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,5 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 18,5 von 16,0 GB | |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft nicht | 20,5 von 16,0 GB | |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,5 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft nicht | 21,0 von 16,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 21,0 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,1 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,5 von 16,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 46,9 von 16,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 65,1 von 16,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,1 von 16,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 122,8 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,3 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 414,3 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 972,6 von 16,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 9,0 bis 12 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 25 bis 37 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 hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_MModelle 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 14B Q4_K_M | Läuft gut | 9,0 bis 12 Token/s | 15,4 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 9,6 bis 13 Token/s | 14,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 13 bis 19 Token/s | 8,8 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 22 Token/s | 7,9 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 23 Token/s | 7,7 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 37 Token/s | 13,5 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 14 bis 20 Token/s | 10,8 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 15 bis 21 Token/s | 10,1 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 21 bis 29 Token/s | 6,0 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 44 Token/s | 4,2 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 44 Token/s | 4,7 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 22 bis 31 Token/s | 8,2 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 15 bis 23 Token/s | 13,0 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 39 bis 54 Token/s | 4,7 von 16,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft nicht | 19,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 19,9 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,1 von 16,0 GB | |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,8 von 16,0 GB | |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,7 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 24,1 von 16,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 27,5 von 16,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 54,9 von 16,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 66,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,7 von 16,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 195,1 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 251,1 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 611,4 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.435,8 von 16,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 9,0 bis 12 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 25 bis 37 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 hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_MModelle 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 14B Q4_K_M | Läuft gut | 9,0 bis 12 Token/s | 15,4 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 9,6 bis 13 Token/s | 14,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 13 bis 19 Token/s | 8,8 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 22 Token/s | 7,9 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 23 Token/s | 7,7 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 37 Token/s | 13,5 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 14 bis 20 Token/s | 10,8 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 15 bis 21 Token/s | 10,1 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 21 bis 29 Token/s | 6,0 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 44 Token/s | 4,2 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 44 Token/s | 4,7 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 22 bis 31 Token/s | 8,2 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 15 bis 23 Token/s | 13,0 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 39 bis 54 Token/s | 4,7 von 16,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft nicht | 19,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 19,9 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,1 von 16,0 GB | |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft nicht | 20,8 von 16,0 GB | |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,0 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 23,7 von 16,0 GB | |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 24,1 von 16,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 27,5 von 16,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 54,9 von 16,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 66,0 von 16,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,7 von 16,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 195,1 von 16,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 251,1 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 611,4 von 16,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.435,8 von 16,0 GB |
Gerätedaten
- Chip
- M5, 8-Kern-GPU
- Arbeitsspeicher
- 24 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 16,0 GB
- Speicherbandbreite
- 153 GB/s
- Rechenschnittstelle
- Metal