Lenovo Legion 7a Gen 11 (2026), Ryzen AI Max+ 388 mit Radeon 8060S, 32 GB
Ja. Auf diesem Gerät läuft Gemma 4 31B flüssig, mit rund 7,7 bis 13 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-Coder 30B A3B flüssig, mit rund 38 bis 65 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 Gemma 4 31B flüssig, mit rund 7,6 bis 13 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 Gemma 4 31B flüssig, mit rund 7,3 bis 13 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 Gemma 4 31B flüssig, mit rund 7,3 bis 13 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
Gemma 4 31BQ4_K_M · 7,7 bis 13 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 52 bis 88 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-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 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 7,7 bis 13 Token/s | 20,7 von 24,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft gut | 8,1 bis 14 Token/s | 20,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,9 bis 15 Token/s | 17,9 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,7 bis 15 Token/s | 18,2 von 24,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 10 bis 18 Token/s | 16,1 von 24,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 28 Token/s | 10,7 von 24,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 30 Token/s | 9,9 von 24,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 20 bis 35 Token/s | 8,3 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 88 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 51 bis 86 Token/s | 23,5 von 24,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 45 bis 77 Token/s | 20,1 von 24,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 45 bis 77 Token/s | 20,1 von 24,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 37 bis 62 Token/s | 18,4 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 44 Token/s | 6,9 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 26 bis 45 Token/s | 6,7 von 24,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 46 bis 78 Token/s | 12,8 von 24,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 49 Token/s | 6,5 von 24,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 29 bis 50 Token/s | 6,4 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 32 bis 55 Token/s | 5,6 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 48 bis 83 Token/s | 4,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 53 bis 93 Token/s | 3,7 von 24,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 54 bis 94 Token/s | 4,0 von 24,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 81 bis 138 Token/s | 6,9 von 24,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 83 bis 144 Token/s | 2,8 von 24,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 45,5 von 24,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 65,0 von 24,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,0 von 24,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 110,8 von 24,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,1 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 381,5 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 895,4 von 24,0 GB |
Empfehlung für den Anwendungsfall „Programmieren“
Qwen3-Coder 30B A3BQ4_K_M · 38 bis 65 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 49 bis 84 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-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 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 7,5 bis 13 Token/s | 21,7 von 24,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft gut | 7,6 bis 13 Token/s | 23,2 von 24,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,7 bis 15 Token/s | 18,7 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,6 bis 15 Token/s | 19,0 von 24,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 9,5 bis 17 Token/s | 18,1 von 24,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 15 bis 25 Token/s | 12,7 von 24,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 16 bis 27 Token/s | 11,9 von 24,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 20 bis 35 Token/s | 8,5 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 49 bis 84 Token/s | 23,3 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 48 bis 83 Token/s | 23,7 von 24,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 38 bis 65 Token/s | 21,3 von 24,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 38 bis 65 Token/s | 21,3 von 24,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 36 bis 61 Token/s | 18,6 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 43 Token/s | 7,3 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 44 Token/s | 7,1 von 24,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 44 bis 75 Token/s | 13,1 von 24,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 43 Token/s | 8,3 von 24,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 44 Token/s | 8,0 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 31 bis 54 Token/s | 5,8 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 83 Token/s | 4,1 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 50 bis 88 Token/s | 4,1 von 24,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 43 bis 74 Token/s | 5,8 von 24,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 47 bis 81 Token/s | 9,5 von 24,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 70 bis 121 Token/s | 3,6 von 24,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 49,5 von 24,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 65,4 von 24,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,3 von 24,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 146,9 von 24,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,5 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 480,0 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.127,0 von 24,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 7,6 bis 13 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 51 bis 87 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-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 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 7,6 bis 13 Token/s | 21,0 von 24,0 GB |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft gut | 7,9 bis 14 Token/s | 21,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,8 bis 15 Token/s | 18,2 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,7 bis 15 Token/s | 18,5 von 24,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 9,9 bis 17 Token/s | 16,8 von 24,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 15 bis 27 Token/s | 11,3 von 24,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 17 bis 29 Token/s | 10,6 von 24,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 20 bis 35 Token/s | 8,4 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 51 bis 87 Token/s | 23,1 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 50 bis 85 Token/s | 23,5 von 24,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 43 bis 73 Token/s | 20,5 von 24,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 43 bis 73 Token/s | 20,5 von 24,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 36 bis 62 Token/s | 18,5 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 25 bis 44 Token/s | 7,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 26 bis 45 Token/s | 6,9 von 24,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 45 bis 77 Token/s | 12,9 von 24,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 27 bis 46 Token/s | 7,1 von 24,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 28 bis 48 Token/s | 6,9 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 32 bis 55 Token/s | 5,6 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 48 bis 83 Token/s | 4,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 52 bis 91 Token/s | 3,9 von 24,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 49 bis 86 Token/s | 4,6 von 24,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 66 bis 112 Token/s | 7,8 von 24,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 78 bis 135 Token/s | 3,1 von 24,0 GB |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 46,9 von 24,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 65,1 von 24,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,1 von 24,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 122,8 von 24,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 250,3 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 414,3 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 972,6 von 24,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 7,3 bis 13 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 47 bis 79 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-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 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 7,3 bis 13 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,5 bis 15 Token/s | 19,9 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,4 bis 15 Token/s | 20,1 von 24,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 8,9 bis 16 Token/s | 20,8 von 24,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 13 bis 23 Token/s | 15,4 von 24,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 14 bis 25 Token/s | 14,6 von 24,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 20 bis 34 Token/s | 8,8 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 79 Token/s | 23,7 von 24,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 54 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 54 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 34 bis 58 Token/s | 19,0 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 24 bis 41 Token/s | 7,9 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 24 bis 42 Token/s | 7,7 von 24,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 41 bis 71 Token/s | 13,5 von 24,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 37 Token/s | 10,8 von 24,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 22 bis 39 Token/s | 10,1 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 31 bis 53 Token/s | 6,0 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 82 Token/s | 4,2 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 82 Token/s | 4,7 von 24,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 33 bis 58 Token/s | 8,2 von 24,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 31 bis 52 Token/s | 13,0 von 24,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 58 bis 100 Token/s | 4,7 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 24,1 von 24,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 27,5 von 24,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 54,9 von 24,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 66,0 von 24,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,7 von 24,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 195,1 von 24,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 251,1 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 611,4 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.435,8 von 24,0 GB |
Größtes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 7,3 bis 13 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 47 bis 79 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-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 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B Q4_K_M | Läuft gut | 7,3 bis 13 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Qwen3.8 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,5 bis 15 Token/s | 19,9 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 27B Q4_K_M | Läuft gut | 8,4 bis 15 Token/s | 20,1 von 24,0 GB |
| Mistral Small 3.2 24B Q4_K_M | Läuft gut | 8,9 bis 16 Token/s | 20,8 von 24,0 GB |
| Qwen3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 13 bis 23 Token/s | 15,4 von 24,0 GB |
| Ministral 3 14B Q4_K_M | Läuft gut | 14 bis 25 Token/s | 14,6 von 24,0 GB |
| Gemma 4 12B Q4_0 | Läuft gut | 20 bis 34 Token/s | 8,8 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 35B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 79 Token/s | 23,7 von 24,0 GB |
| Qwen3 30B A3B 2507 Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 54 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Qwen3-Coder 30B A3B Q4_K_M | Läuft gut | 32 bis 54 Token/s | 23,0 von 24,0 GB |
| Gemma 4 26B A4B Q4_K_M | Läuft gut | 34 bis 58 Token/s | 19,0 von 24,0 GB |
| Ornith 1.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 24 bis 41 Token/s | 7,9 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 9B Q4_K_M | Läuft gut | 24 bis 42 Token/s | 7,7 von 24,0 GB |
| gpt-oss 20B Q4_K_M | Läuft gut | 41 bis 71 Token/s | 13,5 von 24,0 GB |
| Qwen3 8B Q4_K_M | Läuft gut | 21 bis 37 Token/s | 10,8 von 24,0 GB |
| Llama 3.1 8B Q4_K_M | Läuft gut | 22 bis 39 Token/s | 10,1 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E4B Q4_0 | Läuft gut | 31 bis 53 Token/s | 6,0 von 24,0 GB |
| Gemma 4 E2B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 82 Token/s | 4,2 von 24,0 GB |
| Qwen3.5 4B Q4_K_M | Läuft gut | 47 bis 82 Token/s | 4,7 von 24,0 GB |
| Qwen3 4B Q4_K_M | Läuft gut | 33 bis 58 Token/s | 8,2 von 24,0 GB |
| LFM2.5 8B A1B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 31 bis 52 Token/s | 13,0 von 24,0 GB |
| LFM2.5 2.6B Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft gut | 58 bis 100 Token/s | 4,7 von 24,0 GB |
| Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M | Läuft nicht | 24,1 von 24,0 GB | |
| Granite 4.2 30B Q4_K_M | Läuft nicht | 27,5 von 24,0 GB | |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | Läuft nicht | 54,9 von 24,0 GB | |
| gpt-oss 120B Q4_K_M | Läuft nicht | 66,0 von 24,0 GB | |
| Qwen3.5 122B A10B Q4_K_M | Läuft nicht | 79,7 von 24,0 GB | |
| Laguna S 2.1 Q4_K_M Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 195,1 von 24,0 GB | |
| Ornith 1.5 397B Q4_K_M | Läuft nicht | 251,1 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Flash Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 611,4 von 24,0 GB | |
| GLM-5.3 Q8_0 Der Speicher für den Kontext ist geschätzt. | Läuft nicht | 1.435,8 von 24,0 GB |
Gerätedaten
- Chip
- Ryzen AI Max+ 388, Radeon 8060S
- Arbeitsspeicher
- 32 GB
- Davon für Modelle nutzbar
- 24,0 GB
- Speicherbandbreite
- 256 GB/s
- Rechenschnittstelle
- ROCm