Dell Pro 14 Plus 14 Zoll (2025), Core Ultra 200V mit LPDDR5X-8533 (zweikanalig), 32 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft Gemma 4 12B flüssig, mit rund 5,1 bis 15 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 14 bis 41 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 Gemma 4 12B flüssig, mit rund 5,1 bis 15 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 15 bis 45 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 15 bis 45 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
Gemma 4 12BQ4_0 · 5,1 bis 15 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 1 bis 3 Minuten; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 20 bis 60 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 15 bis 45 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
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 Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Empfehlung für den Anwendungsfall „Programmieren“
Qwen3-Coder 30B A3BQ4_K_M · 14 bis 41 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 22 bis 65 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 19 bis 57 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 16 bis 48 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
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 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 12BQ4_0 · 5,1 bis 15 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 1 bis 3 Minuten; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 20 bis 59 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 15 bis 46 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
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 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Nex-N2.5 miniQ4_K_M · 15 bis 45 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 20 bis 60 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 18 bis 53 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 17 bis 51 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
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 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Nex-N2.5 miniQ4_K_M · 15 bis 45 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 20 bis 60 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 18 bis 53 Token/s
Eine Seite Text (rund 500 Wörter) schreibt es damit in etwa 17 bis 51 Sekunden; dazu kommt die Zeit, bis es zu schreiben beginnt.
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 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-server Lieber ohne Terminal? So starten Sie das Modell in LM Studio
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.
Was die Angaben bedeuten
- Token: Ein Modell liest und schreibt in Wortstücken, den Token. Ein deutsches Wort sind rund 1,5 bis 1,8 Token.
- Token/s: So viele Token schreibt das Modell je Sekunde. Angegeben ist eine Spanne, gerechnet, nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Kontext: Wie viel Text das Modell auf einmal im Blick behält, also Ihre Frage, angehängte Dokumente und den bisherigen Verlauf, gezählt in Token. Mehr Kontext braucht mehr Speicher.
- Mrd.: Milliarden Parameter, die Größe des Modells. Größere Modelle antworten in der Regel besser und brauchen mehr Speicher.
- „davon … aktiv“: Das Modell (Mixture-of-Experts) rechnet je Token nur mit einem Teil seiner Parameter. Das macht es schneller; Speicher braucht es trotzdem für alle.
- Q4_K_M, Q8_0 und ähnlich: die Stufe der Quantisierung. Die Zahlen des Modells werden mit weniger Bits gespeichert; je kleiner die Zahl hinter dem Q, desto kleiner die Datei und desto größer die Abweichung vom Original.
- VL im Namen steht für Vision-Language: solche Modelle lesen auch Bilder. Was ein Modell entgegennimmt, steht auf seiner Seite unter „Nimmt entgegen“.
- „Läuft gut“: Das Modell passt ganz in den Speicher und schafft in der Mitte der Spanne mindestens 10 Token/s. „Eingeschränkt“: Es passt, ist aber langsamer, oder ein Teil liegt im Arbeitsspeicher. Ob die Antworten stimmen, sagt beides nicht.
- „*“ am Tempo: Die Rechnung geht hier über ihre Messungen hinaus, der Wert ist unsicherer.
- „Der Speicher für den Kontext ist geschätzt“: Für die Bauart dieses Modells lesen wir den Speicher für den Kontext nicht aus der Modelldatei ab, sondern schätzen ihn aus der Modellgröße.
- Wie wir rechnen
Gerätedaten
- Prozessorreihe
- Core Ultra 200V mit LPDDR5X-8533 (zweikanalig)
- Prozessor
- Core Ultra 5 238V oder Core Ultra 7 268V
- Arbeitsspeicher
- 32 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 26,0 GBVom Arbeitsspeicher rechnen wir 6 GB für Betriebssystem und geöffnete Programme ab.
- Speicherbandbreite
- 136,5 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 |
Audiomodelle auf diesem Gerät
Transkription mit Whisper: ob das Modell in den Speicher passt. Eine Zeit rechnen wir nicht. Alle Audiomodelle, auch die ohne belegten Speicherbedarf, stehen in der Modellübersicht.
| Modell | Passt | Größte Stufe, die passt | Speicher beim Laufen |
|---|---|---|---|
| Whisper large-v3-turbo Transkription, MIT | Passt (q5_0) | f16 | 1,4 von 26,0 GB |
| Whisper large-v3 Transkription, MIT | Passt (q5_0) | f16 | 1,9 von 26,0 GB |
| Whisper small Transkription, MIT | Passt (q5_1) | f16 | 0,6 von 26,0 GB |
| Whisper medium Transkription, MIT | Passt (q5_0) | f16 | 1,0 von 26,0 GB |
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