Gigabyte GAMING A16 16 Zoll (2025), GeForce RTX 5060 Laptop GPU, 16 GB
Dieses Gerät ist aus Herstellerangaben automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen. Die Quelle steht unter Gerätedaten; was nicht stimmt, melden Sie uns bitte über das Kontaktformular.
Ja. Auf diesem Gerät läuft EuroLLM 9B flüssig, mit rund 44 bis 54 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: EuroLLM 9B läuft noch, Qwen3.8 27B nicht mehr. Dafür fehlen 1,6 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite des Grafikchips berechnet. Für Grafikchips in Notebooks gibt es keinen Abgleich an Messungen, weil die Hersteller ihre Leistung unterschiedlich begrenzen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Gemma 4 E4B flüssig, mit rund 55 bis 67 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Gemma 4 E4B läuft noch, EuroLLM 22B nicht mehr. Dafür fehlen 1,2 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite des Grafikchips berechnet. Für Grafikchips in Notebooks gibt es keinen Abgleich an Messungen, weil die Hersteller ihre Leistung unterschiedlich begrenzen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Qwen3 8B flüssig, mit rund 47 bis 57 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Qwen3 8B läuft noch, Mistral Small 3.2 24B nicht mehr. Dafür fehlen 0,4 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite des Grafikchips berechnet. Für Grafikchips in Notebooks gibt es keinen Abgleich an Messungen, weil die Hersteller ihre Leistung unterschiedlich begrenzen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Gemma 4 E4B flüssig, mit rund 54 bis 66 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Spark-X2.5 4B läuft noch, Gemma 4 26B A4B nicht mehr. Dafür fehlen 3 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite des Grafikchips berechnet. Für Grafikchips in Notebooks gibt es keinen Abgleich an Messungen, weil die Hersteller ihre Leistung unterschiedlich begrenzen.
Ja. Auf diesem Gerät läuft Gemma 4 E4B flüssig, mit rund 54 bis 66 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: Spark-X2.5 4B läuft noch, Gemma 4 26B A4B nicht mehr. Dafür fehlen 3 GB nutzbarer Speicher.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind aus der Speicherbandbreite des Grafikchips berechnet. Für Grafikchips in Notebooks gibt es keinen Abgleich an Messungen, weil die Hersteller ihre Leistung unterschiedlich begrenzen.
„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
EuroLLM 9BQ4_K_M · 44 bis 54 Token/s
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 Schnellstes Modell
LFM2.5 8B A1BQ4_K_M · 140 bis 223 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 Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 55 bis 67 Token/s
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 Schnellstes Modell
Qwen3.5 4BQ4_K_M · 87 bis 107 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 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 Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 8BQ4_K_M · 47 bis 57 Token/s
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 Schnellstes Modell
Qwen3.5 4BQ4_K_M · 91 bis 112 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 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 Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 54 bis 66 Token/s
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 Schnellstes Modell
Gemma 4 E2BQ4_K_M · 82 bis 100 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 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 Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 54 bis 66 Token/s
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 Schnellstes Modell
Gemma 4 E2BQ4_K_M · 82 bis 100 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 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 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
- Grafikkarte
- GeForce RTX 5060 Laptop GPU
- Grafikspeicher
- 8 GB
- Prozessor
- AMD Ryzen 7 260 oder Intel Core i7-13620H
- Arbeitsspeicher
- 16 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 7,2 GB
- Speicherbandbreite
- 384 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA
Wo es dieses Gerät gibt
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Preise aus den Produktdaten der Händler, zuletzt abgeglichen am 6. Oktober 2026. Maßgeblich ist der Preis beim Händler. Partnerlinks: Kaufen Sie über einen dieser Links, erhalten wir eine Provision. Der Preis für Sie bleibt gleich, und die Einstufung oben hängt nicht davon ab.
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 mit Auslagerung (Q4_K) | Q4_K | 5,5 GB Grafikspeicher (davon 7,2 GB nutzbar) und 9,9 GB Arbeitsspeicher |
| Qwen-Image-2512 Apache 2.0 | passt nicht (Q4_K_M) | 20,4 von 7,2 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 7,2 GB |
| Whisper large-v3 Transkription, MIT | Passt (q5_0) | f16 | 1,9 von 7,2 GB |
| Whisper small Transkription, MIT | Passt (q5_1) | f16 | 0,6 von 7,2 GB |
| Whisper medium Transkription, MIT | Passt (q5_0) | f16 | 1,0 von 7,2 GB |
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