NVIDIA RTX 2000 Ada Generation, 16 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft Qwen3 14B flüssig, mit rund 19 bis 23 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 17 bis 21 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 18 bis 22 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 23 bis 29 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 23 bis 29 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 · 19 bis 23 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 60 bis 97 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_MStärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 17 bis 21 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.
Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 57 bis 91 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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 14BQ4_K_M · 18 bis 22 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.
Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 59 bis 95 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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 12BQ4_0 · 23 bis 29 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.
Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 53 bis 85 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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 12BQ4_0 · 23 bis 29 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.
Schnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 53 bis 85 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.
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
- 16 GB
- Speicherbandbreite
- 256 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA
- Erschienen
- 2024
Wo es diese Karte gibt
Preise aus den Produktdaten der Händler, zuletzt abgeglichen am 3. Oktober 2026. Maßgeblich ist der Preis beim Händler. Partnerlinks: Kaufen Sie über einen dieser Links, erhalten wir eine Provision. Der Preis für Sie bleibt gleich, und die Einstufung oben hängt nicht davon ab.
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