Granite 4.2 3B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Granite 4.2 3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,4 GB Speicher und läuft auf 688 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 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.
Granite 4.2 3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 4,4 GB Speicher und läuft auf 661 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 GB.
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.
Granite 4.2 3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,8 GB Speicher und läuft auf 688 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Granite 4.2 3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,8 GB Speicher und läuft auf 636 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 8 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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Granite 4.2 3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,8 GB Speicher und läuft auf 636 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 8 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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- ibm-granite
- Parameter
- 3,7 Mrd.
- Längster Kontext
- 131.072 Token
- Deutsch
- In der Modellkarte als Sprache genannt„English, German, Spanish, French, Japanese, Portuguese, Arabic, Czech, Italian, Korean, Dutch, Chinese“ (Quelle: huggingface.co, gelesen am 9. Oktober 2026)Aus der Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen.
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=4096.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
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.
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 6 GB | Läuft gut | 96 bis 117 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 96 bis 117 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 66 bis 119 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 83 bis 101 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 83 bis 101 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 43 bis 77 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 49 bis 60 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 167 bis 204 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 113 bis 209 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 94 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 6 GB | Läuft gut | 80 bis 98 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 80 bis 98 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 55 bis 99 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 69 bis 84 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 69 bis 84 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 36 bis 64 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 46 bis 57 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 41 bis 50 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 140 bis 171 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 95 bis 176 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 94 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 6 GB | Läuft gut | 90 bis 110 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 90 bis 110 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 62 bis 112 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 77 bis 95 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 77 bis 95 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 52 bis 64 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 41 bis 72 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 46 bis 56 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 157 bis 192 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 106 bis 197 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 94 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 115 bis 141 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 78 bis 143 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 78 bis 143 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 95 bis 116 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 69 bis 125 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 69 bis 125 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 115 bis 141 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 78 bis 143 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 78 bis 143 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 95 bis 116 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 69 bis 125 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 69 bis 125 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
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. „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
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 | 1,8 GB | 3,0 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 2,1 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 2,2 GB | 3,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 2,6 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 3,0 GB | 4,2 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 3,9 GB | 5,1 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 7,3 GB | 8,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:BF16 |
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 | 1,8 GB | 4,0 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 2,1 GB | 4,3 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 2,2 GB | 4,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 2,6 GB | 4,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 3,0 GB | 5,2 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 3,9 GB | 6,1 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 7,3 GB | 9,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:BF16 |
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 | 1,8 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 2,1 GB | 3,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 2,2 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 2,6 GB | 4,1 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 3,0 GB | 4,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 3,9 GB | 5,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 7,3 GB | 8,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:BF16 |
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 | 1,8 GB | 5,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 2,1 GB | 5,7 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 2,2 GB | 5,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 2,6 GB | 6,2 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 3,0 GB | 6,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 3,9 GB | 7,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 7,3 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:BF16 |
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 | 1,8 GB | 5,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 2,1 GB | 5,7 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 2,2 GB | 5,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 2,6 GB | 6,2 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 3,0 GB | 6,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 3,9 GB | 7,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 7,3 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.2-3b-GGUF
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- Qwen-Image: KI-Bilder lokal erzeugen und die richtige Fassung wählenQwen-Image erzeugt Bilder auf dem eigenen Rechner. Die neue Fassung 2.1 ist nur für Forschung und Erprobung freigegeben, für Unternehmen ist 2512 die Fassung. Was beide an Speicher brauchen und wie lange ein Bild auf unserer Karte dauerte.
- Ollama oder LM Studio: Was ist der Unterschied, und welches passt zu Ihnen?Beide laden offene Sprachmodelle auf Ihren Rechner und rechnen mit demselben Unterbau. Was sie wirklich unterscheidet, was sie kosten und welche Daten dabei Ihr Haus verlassen.
- Was ist Ollama, und welche Alternativen gibt es?Ollama, LM Studio, llama.cpp und vLLM tauchen in vielen Anleitungen für lokale KI auf. Was jedes davon ist, wie die vier zusammenhängen und welches Sie wofür brauchen.
- Was kostet ChatGPT wirklich, und ab wann lohnt sich eigene Hardware?Die Rechnung hat vier Posten, und drei davon stehen auf keiner Preisliste. Was ein Modell über die Schnittstelle kostet, was eigene Hardware dagegenstellt, und ab welchem Punkt sich der Wechsel rechnet.