Dell Pro 14 Plus 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 32 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft Nex-N2.5 mini flüssig, mit rund 11 bis 34 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Laguna XS 2.1 läuft noch, Muse Glimmer 30B nicht mehr. Dafür fehlen 1,1 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Ohne eigene Grafikkarte rechnen wir mit Prozessor und Arbeitsspeicher, die eingebaute Grafik zählt nicht mit. Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite gerechnet, die am Speicherausbau hängt, und nicht an Messungen abgeglichen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3-Coder 30B A3B flüssig, mit rund 9,4 bis 28 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Nex-N2.5 mini läuft noch, North Mini Code 1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 6,9 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Ohne eigene Grafikkarte rechnen wir mit Prozessor und Arbeitsspeicher, die eingebaute Grafik zählt nicht mit. Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite gerechnet, die am Speicherausbau hängt, und nicht an Messungen abgeglichen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Nex-N2.5 mini flüssig, mit rund 11 bis 34 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Nex-N2.5 mini läuft noch, North Mini Code 1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 0,6 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Ohne eigene Grafikkarte rechnen wir mit Prozessor und Arbeitsspeicher, die eingebaute Grafik zählt nicht mit. Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite gerechnet, die am Speicherausbau hängt, und nicht an Messungen abgeglichen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Nex-N2.5 mini flüssig, mit rund 10 bis 31 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Nex-N2.5 mini läuft noch, Granite 4.2 30B nicht mehr. Dafür fehlen 1,5 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Ohne eigene Grafikkarte rechnen wir mit Prozessor und Arbeitsspeicher, die eingebaute Grafik zählt nicht mit. Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite gerechnet, die am Speicherausbau hängt, und nicht an Messungen abgeglichen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Nex-N2.5 mini flüssig, mit rund 10 bis 31 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Nex-N2.5 mini läuft noch, Granite 4.2 30B nicht mehr. Dafür fehlen 1,5 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Ohne eigene Grafikkarte rechnen wir mit Prozessor und Arbeitsspeicher, die eingebaute Grafik zählt nicht mit. Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite gerechnet, die am Speicherausbau hängt, und nicht an Messungen abgeglichen.
„Läuft“ heißt: das Modell passt und antwortet so schnell wie angegeben. Ob die Antwort stimmt, sagt das nicht. Ein lokales Modell kann sich irren und ist keine Nachschlagequelle; prüfen Sie jede Zusammenfassung und jeden Entwurf gegen das Original, bevor Sie ihn verwenden. Was lokale Modelle gut und schlecht können
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Nex-N2.5 miniQ4_K_M · 11 bis 34 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 14 bis 41 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte unter ihnen.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Empfehlung für den Anwendungsfall „Programmieren“
Qwen3-Coder 30B A3BQ4_K_M · 9,4 bis 28 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 16.384 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 13 bis 39 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte unter ihnen.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 16.384 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Nex-N2.5 miniQ4_K_M · 11 bis 34 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 8.192 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 13 bis 40 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte unter ihnen.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 8.192 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Nex-N2.5 miniQ4_K_M · 10 bis 31 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 32.768 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 12 bis 36 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte unter ihnen.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 32.768 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Nex-N2.5 miniQ4_K_M · 10 bis 31 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 32.768 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 12 bis 36 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
Das schnellste unter den flüssig laufenden Modellen mit mindestens halb so vielen Parametern wie das größte unter ihnen.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 4.096 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 32.768 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-Modelle auf diesem Gerät
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
Mit anderer Kontextlänge rechnen
Die Tabelle oben rechnet mit der Kontextlänge des gewählten Anwendungsfalls. Hier wählen Sie die Länge selbst, etwa 65.536 Token für lange Dokumente oder Agenten. Mehr Kontext braucht mehr Speicher und macht langsamer.
Gerätedaten
- Prozessorreihe
- Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen
- Prozessor
- Core Ultra 5 225U, 235U oder Core Ultra 7 255U, 265U
- Arbeitsspeicher
- 32 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 26,0 GB
- Speicherbandbreite
- 89,6 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CPU
Bildmodelle auf diesem Gerät
Ob ein Bildmodell in den Speicher passt, für ein Bild mit 1024 × 1024 Pixeln. Eine Zeit je Bild rechnen wir nicht.
| Modell | Standardstufe | Größte Stufe | Speicher |
|---|---|---|---|
| Qwen-Image-2.1 Qwen Research License | passt (Q4_K) | Q8_0 | 12,1 von 26,0 GB |
| Qwen-Image-2512 Apache 2.0 | passt (Q4_K_M) | Q6_K | 20,4 von 26,0 GB |
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