HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 24 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft gpt-oss 20B flüssig, mit rund 12 bis 37 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: gpt-oss 20B läuft noch, Qwen3.8 27B nicht mehr. Dafür fehlen 0,8 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 gpt-oss 20B flüssig, mit rund 12 bis 35 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: gpt-oss 20B läuft noch, EuroLLM 22B nicht mehr. Dafür fehlen 0,4 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 gpt-oss 20B flüssig, mit rund 12 bis 36 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: gpt-oss 20B läuft noch, Qwen3.8 27B nicht mehr. Dafür fehlen 1,1 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 gpt-oss 20B flüssig, mit rund 11 bis 32 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: gpt-oss 20B läuft noch, Gemma 4 26B A4B nicht mehr. Dafür fehlen 2,2 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 gpt-oss 20B flüssig, mit rund 11 bis 32 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieses Geräts: gpt-oss 20B läuft noch, Gemma 4 26B A4B nicht mehr. Dafür fehlen 2,2 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
gpt-oss 20BQ4_K_M · 12 bis 37 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-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
gpt-oss 20BQ4_K_M · 12 bis 35 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-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
gpt-oss 20BQ4_K_M · 12 bis 36 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-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
gpt-oss 20BQ4_K_M · 11 bis 32 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-Stärkstes Modell, das flüssig läuft
gpt-oss 20BQ4_K_M · 11 bis 32 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-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
- Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen
- Prozessor
- Ryzen AI 5 340, Ryzen AI 5 PRO 340, Ryzen AI 7 350 oder Ryzen AI 7 PRO 350
- Arbeitsspeicher
- 24 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 18,0 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 18,0 GB |
| Qwen-Image-2512 Apache 2.0 | passt nicht (Q4_K_M) | Q3_K_M | 20,4 von 18,0 GB |
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