AMD Radeon PRO W7800, 32 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft Gemma 4 31B flüssig, mit rund 16 bis 29 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Muse Glimmer 30B läuft noch, Llama 3.3 70B nicht mehr. Dafür fehlen 14,3 GB Grafikspeicher.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“), nur mit dem Grafikspeicher der Karte: ohne Auslagerung in den Arbeitsspeicher und ohne Prozessor. Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf dieser Karte gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Ja. Mit dieser Karte läuft Qwen3-Coder 30B A3B flüssig, mit rund 79 bis 147 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Nex-N2.5 mini läuft noch, North Mini Code 1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 1,7 GB Grafikspeicher.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“), nur mit dem Grafikspeicher der Karte: ohne Auslagerung in den Arbeitsspeicher und ohne Prozessor. Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf dieser Karte gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Ja. Mit dieser Karte läuft Gemma 4 31B flüssig, mit rund 15 bis 29 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Muse Glimmer 30B läuft noch, Llama 3.3 70B nicht mehr. Dafür fehlen 15,7 GB Grafikspeicher.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“), nur mit dem Grafikspeicher der Karte: ohne Auslagerung in den Arbeitsspeicher und ohne Prozessor. Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf dieser Karte gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Ja. Mit dieser Karte läuft Gemma 4 31B flüssig, mit rund 15 bis 27 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Granite 4.2 30B läuft noch, North Mini Code 1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 14,2 GB Grafikspeicher.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“), nur mit dem Grafikspeicher der Karte: ohne Auslagerung in den Arbeitsspeicher und ohne Prozessor. Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf dieser Karte gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Ja. Mit dieser Karte läuft Gemma 4 31B flüssig, mit rund 15 bis 27 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Granite 4.2 30B läuft noch, North Mini Code 1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 14,2 GB Grafikspeicher.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“), nur mit dem Grafikspeicher der Karte: ohne Auslagerung in den Arbeitsspeicher und ohne Prozessor. Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf dieser Karte gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 16 bis 29 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 4.096 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 -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M -c 4096Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 111 bis 206 Token/s
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.co/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 4.096 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 -hf Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M -c 4096Empfehlung für den Anwendungsfall „Programmieren“
Qwen3-Coder 30B A3BQ4_K_M · 79 bis 147 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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 -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M -c 16384Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 106 bis 196 Token/s
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.co/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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 -hf Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M -c 16384Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 15 bis 29 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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 -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 109 bis 203 Token/s
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.co/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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 -hf Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M -c 8192Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 15 bis 27 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M -c 32768Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 99 bis 184 Token/s
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.co/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M -c 32768Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 31BQ4_K_M · 15 bis 27 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M -c 32768Schnellstes Modell
Occamy-1.0Q4_K_M · 99 bis 184 Token/s
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.co/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M -c 32768Modelle auf dieser Karte
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.
Kartendaten
- Hersteller
- AMD
- Grafikspeicher
- 32 GB
- Speicherbandbreite
- 576 GB/s
- Rechenschnittstelle
- Vulkan
- Erschienen
- 2023
Bildmodelle auf dieser Karte
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 31,2 GB |
| Qwen-Image-2512 Apache 2.0 | passt (Q4_K_M) | Q8_0 | 20,4 von 31,2 GB |
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