EuroMoE 2.6B A0.6B
EuroMoE 2.6B A0.6B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,5 GB Speicher und läuft auf 732 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 16 Zoll (2025), RTX 500 Ada Generation Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 4 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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
EuroMoE 2.6B A0.6B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,9 GB Speicher und läuft auf keinem der 740 geführten Geräte flüssig.
Für diesen Zweck zu kurz: Das Modell verarbeitet höchstens 4.096 Token Kontext, gerechnet wird hier mit 16.384.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
EuroMoE 2.6B A0.6B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,6 GB Speicher und läuft auf keinem der 740 geführten Geräte flüssig.
Für diesen Zweck zu kurz: Das Modell verarbeitet höchstens 4.096 Token Kontext, gerechnet wird hier mit 8.192.
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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
EuroMoE 2.6B A0.6B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,3 GB Speicher und läuft auf keinem der 740 geführten Geräte flüssig.
Für diesen Zweck zu kurz: Das Modell verarbeitet höchstens 4.096 Token Kontext, gerechnet wird hier mit 32.768.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
EuroMoE 2.6B A0.6B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,3 GB Speicher und läuft auf keinem der 740 geführten Geräte flüssig.
Für diesen Zweck zu kurz: Das Modell verarbeitet höchstens 4.096 Token Kontext, gerechnet wird hier mit 32.768.
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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
EuroMoE 2.6B A0.6B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 4,1 GB Speicher und läuft auf keinem der 740 geführten Geräte flüssig.
Für diesen Zweck zu kurz: Das Modell verarbeitet höchstens 4.096 Token Kontext, gerechnet wird hier mit 65.536.
Berechnet für 65.536 Token Kontext (Anwendungsfall „Abläufe automatisieren, Agenten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- EuroLLM (utter-project)
- Parameter
- 2,6 Mrd., davon 0,6 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 4.096 Token
- Deutsch
- In der Modellkarte als Sprache genannt„Bulgarian, Croatian, Czech, Danish, Dutch, English, Estonian, Finnish, French, German, Greek, Hungarian, Irish, Italian, Latvian, Lithuanian, Maltese, Polish, Portuguese, Romanian, Slovak, Slovenian, Spanish, Swedish, Arabic, Catalan, Chinese, Galician, Hindi, Japanese, Korean, Norwegian, Russian, Turkish, and Ukrainian.“ (Quelle: huggingface.co, gelesen am 5. Oktober 2026)
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server 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 722 weitere
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 227 bis 421 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 236 bis 378 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 201 bis 320 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 201 bis 320 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 151 bis 280 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 164 bis 261 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 135 bis 251 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 135 bis 251 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 131 bis 243 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 125 bis 200 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Was die Angaben bedeuten
- Token: Ein Modell liest und schreibt in Wortstücken, den Token. Ein deutsches Wort sind rund 1,5 bis 1,8 Token.
- Token/s: So viele Token schreibt das Modell je Sekunde. Angegeben ist eine Spanne, gerechnet, nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Kontext: Wie viel Text das Modell auf einmal im Blick behält, also Ihre Frage, angehängte Dokumente und den bisherigen Verlauf, gezählt in Token. Mehr Kontext braucht mehr Speicher.
- Mrd.: Milliarden Parameter, die Größe des Modells. Größere Modelle antworten in der Regel besser und brauchen mehr Speicher.
- „davon … aktiv“: Das Modell (Mixture-of-Experts) rechnet je Token nur mit einem Teil seiner Parameter. Das macht es schneller; Speicher braucht es trotzdem für alle.
- Q4_K_M, Q8_0 und ähnlich: die Stufe der Quantisierung. Die Zahlen des Modells werden mit weniger Bits gespeichert; je kleiner die Zahl hinter dem Q, desto kleiner die Datei und desto größer die Abweichung vom Original.
- VL im Namen steht für Vision-Language: solche Modelle lesen auch Bilder. Was ein Modell entgegennimmt, steht auf seiner Seite unter „Nimmt entgegen“.
- „Läuft gut“: Das Modell passt ganz in den Speicher und schafft in der Mitte der Spanne mindestens 10 Token/s; beginnt die Spanne darunter, schreiben wir „knapp flüssig“. „Eingeschränkt“: Es passt, ist aber langsamer, oder ein Teil liegt im Arbeitsspeicher. Ob die Antworten stimmen, sagt beides nicht.
- „21,9 von 48,0 GB“: Links steht, was das Modell an Speicher braucht, rechts, was das Gerät für Modelle frei hat. Das ist weniger als eingebaut, weil ein Teil für Betriebssystem, Anzeige und Programme bleibt; wie viel, steht bei den Gerätedaten unter „Davon für Modelle nutzbar“.
- „*“ am Tempo: Die Rechnung geht hier über ihre Messungen hinaus, der Wert ist unsicherer.
- „Der Speicher für den Kontext ist geschätzt“: Für die Bauart dieses Modells lesen wir den Speicher für den Kontext nicht aus der Modelldatei ab, sondern schätzen ihn aus der Modellgröße.
- Wie wir rechnen
Varianten
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1,3 GB | 2,2 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 1,6 GB | 2,5 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 1,9 GB | 2,8 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 2,2 GB | 3,1 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 2,8 GB | 3,7 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 5,2 GB | 6,2 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:F16 |
Varianten
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1,3 GB | 2,5 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 1,6 GB | 2,9 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 1,9 GB | 3,1 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 2,2 GB | 3,4 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 2,8 GB | 4,0 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 5,2 GB | 6,5 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:F16 |
Varianten
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1,3 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 1,6 GB | 2,6 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 1,9 GB | 2,9 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 2,2 GB | 3,2 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 2,8 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 5,2 GB | 6,3 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:F16 |
Varianten
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1,3 GB | 2,9 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 1,6 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 1,9 GB | 3,5 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 2,2 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 2,8 GB | 4,4 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 5,2 GB | 6,9 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:F16 |
Varianten
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1,3 GB | 2,9 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 1,6 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 1,9 GB | 3,5 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 2,2 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 2,8 GB | 4,4 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 5,2 GB | 6,9 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:F16 |
Varianten
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1,3 GB | 3,7 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_K_M | 1,6 GB | 4,1 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 1,9 GB | 4,3 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 2,2 GB | 4,6 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 2,8 GB | 5,2 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 5,2 GB | 7,7 GB | ollama run hf.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF:F16 |
Quelle: https://huggingface.co/mradermacher/EuroMoE-2.6B-A0.6B-Instruct-2512-GGUF
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