NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft LFM2.5 2.6B flüssig, mit rund 74 bis 91 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: LFM2.5 2.6B läuft noch, Spark-X2.5 4B nicht mehr. Dafür fehlen 0,7 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 MiniCPM5 2B flüssig, mit rund 69 bis 84 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: MiniCPM5 2B läuft noch, LFM2.5 2.6B nicht mehr. Dafür fehlen 0,4 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 LFM2.5 2.6B flüssig, mit rund 69 bis 84 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: LFM2.5 2.6B läuft noch, Spark-X2.5 4B nicht mehr. Dafür fehlen 1,1 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 LFM2.5-VL 1.6B flüssig, mit rund 112 bis 137 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: LFM2.5-VL 1.6B läuft noch, Spark-X2.5 1.7B nicht mehr. Dafür fehlen 0,1 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 LFM2.5-VL 1.6B flüssig, mit rund 112 bis 137 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: LFM2.5-VL 1.6B läuft noch, Spark-X2.5 1.7B nicht mehr. Dafür fehlen 0,1 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
LFM2.5 2.6BQ4_K_M · 74 bis 91 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/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
Spark-X2.5 1.7BQ4_K_M · 113 bis 138 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
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/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_MStärkstes Modell, das flüssig läuft
MiniCPM5 2BQ4_K_M · 69 bis 84 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/bartowski/MiniCPM5-2B-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.
Schnellstes Modell
Spark-X2.5 1.7BQ4_K_M · 93 bis 113 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
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/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
LFM2.5 2.6BQ4_K_M · 69 bis 84 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/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-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.
Schnellstes Modell
Spark-X2.5 1.7BQ4_K_M · 105 bis 129 Token/s
Dieses Tempo ist auf diesem Gerät nicht an Messungen abgeglichen und deshalb unsicher.
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/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
LFM2.5-VL 1.6BQ4_K_M · 112 bis 137 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/LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B-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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
LFM2.5-VL 1.6BQ4_K_M · 112 bis 137 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/LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B-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.
Modelle 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
- NVIDIA
- Grafikspeicher
- 4 GB
- Speicherbandbreite
- 192 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA
- Erschienen
- 2019
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