AREX-2
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
AREX-2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,5 GB Speicher und läuft auf 214 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
AREX-2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 20,3 GB Speicher und läuft auf 214 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
AREX-2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,8 GB Speicher und läuft auf 214 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
AREX-2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,4 GB Speicher und läuft auf 202 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
AREX-2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,4 GB Speicher und läuft auf 202 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Anbieter
- BAAI
- Parameter
- 26,9 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Für mehrere Nutzer gleichzeitig: Ollama bedient dieses Modell immer nur mit einer Anfrage nach der anderen. Bei anderen Modellen lässt sich das über die Einstellung OLLAMA_NUM_PARALLEL ändern, hier nicht: Ollama setzt den Wert für diese Modellart selbst zurück. Die Tempoangaben oben gelten für eine einzelne Anfrage.
Geräte, auf denen es flüssig läuft
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.
und 204 weitere
und 204 weitere
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und 192 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 45 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 45 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 51 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 34 bis 42 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 35 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 35 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 50 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 33 bis 41 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 17 bis 20 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 50 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 34 bis 41 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 35 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 35 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 17 bis 20 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 26 bis 48 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 33 bis 40 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 16 bis 20 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 26 bis 48 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 33 bis 40 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 16 bis 20 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für AREX-2
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 13,2 GB | 15,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 16,1 GB | 18,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 17,2 GB | 19,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 20,7 GB | 23,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 23,6 GB | 26,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,7 GB | 31,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 56,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 13,2 GB | 16,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 16,1 GB | 19,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 17,2 GB | 20,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 20,7 GB | 23,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 23,6 GB | 26,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,7 GB | 32,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 56,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 13,2 GB | 15,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 16,1 GB | 18,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 17,2 GB | 19,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 20,7 GB | 23,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 23,6 GB | 26,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,7 GB | 31,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 56,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 13,2 GB | 17,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 16,1 GB | 20,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 17,2 GB | 21,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 20,7 GB | 25,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 23,6 GB | 28,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,7 GB | 33,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 57,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 13,2 GB | 17,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 16,1 GB | 20,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 17,2 GB | 21,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 20,7 GB | 25,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 23,6 GB | 28,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,7 GB | 33,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 57,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/BAAI_AREX-2-GGUF
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