Apple MacBook Pro 14 Zoll (2024), M4 Pro mit 20-Kern-GPU, 24 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3 14B flüssig, mit rund 17 bis 24 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 16 bis 22 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 17 bis 23 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 15 bis 20 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 15 bis 20 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 · 17 bis 24 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 · 47 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 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 | 17 bis 24 Token/s | 10,7 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 19 bis 26 Token/s | 9,9 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 22 bis 30 Token/s | 8,3 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 38 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 39 Token/s | 6,7 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 69 Token/s | 12,8 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 31 bis 42 Token/s | 6,5 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 44 Token/s | 6,4 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 35 bis 48 Token/s | 5,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 53 bis 73 Token/s | 4,0 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 59 bis 81 Token/s | 3,7 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 59 bis 82 Token/s | 4,0 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 78 bis 115 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 91 bis 126 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 · 16 bis 22 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 · 44 bis 65 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 | 16 bis 22 Token/s | 12,7 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s | 11,9 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 22 bis 30 Token/s | 8,5 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 37 Token/s | 7,3 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 38 Token/s | 7,1 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 44 bis 65 Token/s | 13,1 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 38 Token/s | 8,3 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 39 Token/s | 8,0 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 34 bis 47 Token/s | 5,8 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 72 Token/s | 4,1 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 56 bis 77 Token/s | 4,1 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 65 Token/s | 5,8 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 43 bis 63 Token/s | 9,5 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 77 bis 107 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 · 17 bis 23 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 · 46 bis 68 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 | 17 bis 23 Token/s | 11,3 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 18 bis 25 Token/s | 10,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 22 bis 30 Token/s | 8,4 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 38 Token/s | 7,0 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 39 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 46 bis 68 Token/s | 12,9 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 29 bis 41 Token/s | 7,1 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 30 bis 42 Token/s | 6,9 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 35 bis 48 Token/s | 5,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 53 bis 73 Token/s | 4,0 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 58 bis 79 Token/s | 3,9 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 55 bis 76 Token/s | 4,6 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 61 bis 90 Token/s | 7,8 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 86 bis 119 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 · 15 bis 20 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 · 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 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 | 15 bis 20 Token/s | 15,4 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 22 Token/s | 14,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 21 bis 30 Token/s | 8,8 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 26 bis 36 Token/s | 7,9 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 37 Token/s | 7,7 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 41 bis 61 Token/s | 13,5 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 24 bis 33 Token/s | 10,8 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 34 Token/s | 10,1 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 34 bis 46 Token/s | 6,0 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 71 Token/s | 4,2 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 72 Token/s | 4,7 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 37 bis 52 Token/s | 8,2 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 27 bis 39 Token/s | 13,0 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 64 bis 89 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 · 15 bis 20 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 · 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 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 | 15 bis 20 Token/s | 15,4 von 16,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 22 Token/s | 14,6 von 16,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 21 bis 30 Token/s | 8,8 von 16,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 26 bis 36 Token/s | 7,9 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 37 Token/s | 7,7 von 16,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 41 bis 61 Token/s | 13,5 von 16,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 24 bis 33 Token/s | 10,8 von 16,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 34 Token/s | 10,1 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 34 bis 46 Token/s | 6,0 von 16,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 71 Token/s | 4,2 von 16,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 72 Token/s | 4,7 von 16,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 37 bis 52 Token/s | 8,2 von 16,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 27 bis 39 Token/s | 13,0 von 16,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 64 bis 89 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
- M4 Pro, 20-Kern-GPU
- Arbeitsspeicher
- 24 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 16,0 GB
- Speicherbandbreite
- 273 GB/s
- Rechenschnittstelle
- Metal