AMD Radeon RX 6600 XT, 8 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft EuroLLM 9B flüssig, mit rund 24 bis 44 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: EuroLLM 9B läuft noch, Qwen3.5 9B nicht mehr. Dafür fehlen 0,5 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 Gemma 4 E4B flüssig, mit rund 30 bis 55 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Gemma 4 E4B läuft noch, Llama 3.1 8B nicht mehr. Dafür fehlen 0,8 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 Qwen3 8B flüssig, mit rund 25 bis 47 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Qwen3 8B läuft noch, Granite 4.2 8B nicht mehr. Dafür fehlen 0,4 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 E4B flüssig, mit rund 29 bis 54 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Spark-X2.5 4B läuft noch, Qwen3 4B nicht mehr. Dafür fehlen 1 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 E4B flüssig, mit rund 29 bis 54 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Spark-X2.5 4B läuft noch, Qwen3 4B nicht mehr. Dafür fehlen 1 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
EuroLLM 9BQ4_K_M · 24 bis 44 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/mradermacher/EuroLLM-9B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf mradermacher/EuroLLM-9B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M -c 4096Schnellstes Modell
LFM2.5 8B A1BQ4_K_M · 82 bis 152 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/LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-GGUF:Q4_K_M -c 4096Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 30 bis 55 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_0
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama 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 -hf ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_0 -c 16384Schnellstes Modell
Qwen3.5 4BQ4_K_M · 47 bis 88 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/unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama 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 -hf unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF:Q4_K_M -c 16384Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 8BQ4_K_M · 25 bis 47 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama 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 -hf Qwen/Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M -c 8192Schnellstes Modell
Qwen3.5 4BQ4_K_M · 50 bis 92 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/unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama 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 -hf unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF:Q4_K_M -c 8192Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 29 bis 54 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_0
>>> /set parameter num_ctx 32768Ollama 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 -hf ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_0 -c 32768Schnellstes Modell
Gemma 4 E2BQ4_K_M · 44 bis 82 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/unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ollama 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 -hf unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:Q4_K_M -c 32768Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 29 bis 54 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_0
>>> /set parameter num_ctx 32768Ollama 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 -hf ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_0 -c 32768Schnellstes Modell
Gemma 4 E2BQ4_K_M · 44 bis 82 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/unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ollama 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 -hf unsloth/gemma-4-E2B-it-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
- 8 GB
- Speicherbandbreite
- 256 GB/s
- Rechenschnittstelle
- Vulkan
- Erschienen
- 2021
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 nicht (Q4_K) | 12,1 von 7,2 GB | |
| Qwen-Image-2512 Apache 2.0 | passt nicht (Q4_K_M) | 20,4 von 7,2 GB |
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