AMD Radeon RX 6800, 16 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft Qwen3 14B flüssig, mit rund 29 bis 54 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: gpt-oss 20B läuft noch, EuroLLM 22B nicht mehr. Dafür fehlen 0,4 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 14B flüssig, mit rund 26 bis 49 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: gpt-oss 20B läuft noch, EuroLLM 22B nicht mehr. Dafür fehlen 3,2 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 14B flüssig, mit rund 28 bis 52 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: gpt-oss 20B läuft noch, EuroLLM 22B nicht mehr. Dafür fehlen 1,3 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 12B flüssig, mit rund 36 bis 66 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: gpt-oss 20B läuft noch, Qwen3 14B nicht mehr. Dafür fehlen 0,2 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 12B flüssig, mit rund 36 bis 66 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: gpt-oss 20B läuft noch, Qwen3 14B nicht mehr. Dafür fehlen 0,2 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
Qwen3 14BQ4_K_M · 29 bis 54 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_M -c 4096Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 91 bis 168 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/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_MOder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M -c 4096Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 26 bis 49 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-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 Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_M -c 16384Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 86 bis 159 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/gpt-oss-20b-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/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M -c 16384Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 28 bis 52 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-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/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_M -c 8192Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 89 bis 165 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/gpt-oss-20b-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/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M -c 8192Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 12BQ4_0 · 36 bis 66 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-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 google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf:Q4_0 -c 32768Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 80 bis 149 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/gpt-oss-20b-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/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M -c 32768Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 12BQ4_0 · 36 bis 66 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-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 google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf:Q4_0 -c 32768Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 80 bis 149 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/gpt-oss-20b-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/gpt-oss-20b-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
- 16 GB
- Speicherbandbreite
- 512 GB/s
- Rechenschnittstelle
- Vulkan
- Erschienen
- 2020
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) | Q6_K | 12,1 von 15,2 GB |
| Qwen-Image-2512 Apache 2.0 | passt nicht (Q4_K_M) | 20,4 von 15,2 GB |
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