NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft Gemma 4 31B flüssig, mit rund 33 bis 40 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: KAT-Coder-V2.5-Dev läuft noch, Occamy-1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 0,2 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-Coder 30B A3B flüssig, mit rund 137 bis 219 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Granite 4.2 30B läuft noch, Occamy-1.0 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 Gemma 4 31B flüssig, mit rund 32 bis 40 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: KAT-Coder-V2.5-Dev läuft noch, Occamy-1.0 nicht mehr. Dafür fehlen 0,3 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 Qwen3.8 27B flüssig, mit rund 36 bis 44 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Qwen3 30B A3B 2507 läuft noch, KAT-Coder-V2.5-Dev scheitert knapp am 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 Qwen3.8 27B flüssig, mit rund 36 bis 44 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Qwen3 30B A3B 2507 läuft noch, KAT-Coder-V2.5-Dev scheitert knapp am 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
Gemma 4 31BQ4_K_M · 33 bis 40 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/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 4.096 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Schnellstes Modell
KAT-Coder-V2.5-DevQ4_K_M · 181 bis 290 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/bartowski/Kwaipilot_KAT-Coder-V2.5-Dev-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 Token Kontext, die Zahlen hier gelten für 4.096 Token. Damit sie stimmen, geben Sie die zweite Zeile nach dem Start in Ollama ein.
Empfehlung für den Anwendungsfall „Programmieren“
Qwen3-Coder 30B A3BQ4_K_M · 137 bis 219 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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
KAT-Coder-V2.5-DevQ4_K_M · 175 bis 279 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/bartowski/Kwaipilot_KAT-Coder-V2.5-Dev-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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
Gemma 4 31BQ4_K_M · 32 bis 40 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/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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
KAT-Coder-V2.5-DevQ4_K_M · 179 bis 286 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/bartowski/Kwaipilot_KAT-Coder-V2.5-Dev-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 32.768 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
Qwen3.8 27BQ4_K_M · 36 bis 44 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 146 bis 233 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
Qwen3.8 27BQ4_K_M · 36 bis 44 Token/s
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_MSchnellstes Modell
gpt-oss 20BQ4_K_M · 146 bis 233 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_MModelle 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
- 24 GB
- Speicherbandbreite
- 1.010 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA
- Erschienen
- 2022
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