NVIDIA GeForce RTX 3050, 8 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft EuroLLM 9B flüssig, mit rund 26 bis 32 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 33 bis 40 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 28 bis 34 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 32 bis 39 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 32 bis 39 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 · 26 bis 32 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/mradermacher/EuroLLM-9B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_MSchnellstes Modell
LFM2.5 8B A1BQ4_K_M · 87 bis 139 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_MStärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 33 bis 40 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.
Schnellstes Modell
Qwen3.5 4BQ4_K_M · 52 bis 64 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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Qwen3 8BQ4_K_M · 28 bis 34 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.
Schnellstes Modell
Qwen3.5 4BQ4_K_M · 54 bis 66 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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 32 bis 39 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.
Schnellstes Modell
Gemma 4 E2BQ4_K_M · 49 bis 60 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.
Stärkstes Modell, das flüssig läuft
Gemma 4 E4BQ4_0 · 32 bis 39 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.
Schnellstes Modell
Gemma 4 E2BQ4_K_M · 49 bis 60 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.
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
- 8 GB
- Speicherbandbreite
- 224 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA
- Erschienen
- 2022
Wo es diese Karte gibt
310,24 €günstigstes Angebot · bei notebooksbilliger.de · Partnerlink
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