NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB
Ja. Mit dieser Karte läuft Apertus 70B 2509 flüssig, mit rund 18 bis 22 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Apertus 70B 2509 läuft noch, gpt-oss 120B nicht mehr. Dafür fehlen 17,8 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 163 bis 261 Token pro Sekunde.
Die Grenze dieser Karte: Muse Glimmer 30B läuft noch, Llama 3.3 70B nicht mehr. Dafür fehlen 2,3 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 Llama 3.3 70B flüssig, mit rund 18 bis 22 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Llama 3.3 70B läuft noch, Apertus 70B 2509 nicht mehr. Dafür fehlen 0,9 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 31B flüssig, mit rund 39 bis 48 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Muse Glimmer 30B läuft noch, Laguna XS 2.1 nicht mehr. Dafür fehlen 1,7 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 31B flüssig, mit rund 39 bis 48 Token pro Sekunde (nicht an Messungen abgeglichen).
Die Grenze dieser Karte: Muse Glimmer 30B läuft noch, Laguna XS 2.1 nicht mehr. Dafür fehlen 1,7 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
Apertus 70B 2509Q4_K_M · 18 bis 22 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/Apertus-70B-Instruct-2509-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 65.536 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
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 213 bis 340 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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 · 163 bis 261 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 262.144 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
Occamy-1.0Q4_K_M · 206 bis 329 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/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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
Llama 3.3 70BQ4_K_M · 18 bis 22 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/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 131.072 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
Ornith 1.5 35B A3BQ4_K_M · 210 bis 335 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/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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 31BQ4_K_M · 39 bis 48 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 32768Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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
Occamy-1.0Q4_K_M · 197 bis 315 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/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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 31BQ4_K_M · 39 bis 48 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 32768Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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
Occamy-1.0Q4_K_M · 197 bis 315 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/Accio-Lab/occamy-1.0-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ollama wählt auf diesem Gerät von selbst 262.144 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
- 48 GB
- Speicherbandbreite
- 1.340 GB/s
- Rechenschnittstelle
- CUDA
- Erschienen
- 2025
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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