Hy-MT2 1.8B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Hy-MT2 1.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,1 GB Speicher und läuft auf 670 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 16 Zoll (2025), RTX 500 Ada Generation Laptop GPU, 64 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.
Hy-MT2 1.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,7 GB Speicher und läuft auf 670 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 16 Zoll (2025), RTX 500 Ada Generation Laptop GPU, 64 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 4 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.
Hy-MT2 1.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,3 GB Speicher und läuft auf 670 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 16 Zoll (2025), RTX 500 Ada Generation Laptop GPU, 64 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 4 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.
Hy-MT2 1.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,4 GB Speicher und läuft auf 665 von 678 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 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.
Hy-MT2 1.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,4 GB Speicher und läuft auf 665 von 678 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 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
- tencent
- Parameter
- 1,8 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- 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.
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.
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.
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.
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.
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 660 weitere
und 660 weitere
und 660 weitere
und 655 weitere
und 655 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 183 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 110 bis 134 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 112 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 112 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 67 bis 118 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 59 bis 105 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 59 bis 105 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 58 bis 101 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 74 bis 90 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 84 bis 149 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 90 bis 110 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 75 bis 92 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 75 bis 92 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 55 bis 96 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 49 bis 85 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 49 bis 85 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 47 bis 83 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 61 bis 74 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 46 bis 56 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 95 bis 170 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 86 bis 105 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 62 bis 109 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 55 bis 97 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 55 bis 97 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 54 bis 94 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 69 bis 84 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 6 GB | Läuft gut | 126 bis 154 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 126 bis 154 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 87 bis 154 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 108 bis 132 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 108 bis 132 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 57 bis 100 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 73 bis 89 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 64 bis 78 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 222 bis 272 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 150 bis 274 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 | 126 bis 154 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 126 bis 154 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 87 bis 154 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 108 bis 132 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 108 bis 132 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 57 bis 100 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 73 bis 89 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 64 bis 78 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 222 bis 272 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 150 bis 274 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 94 weitere
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 1,1 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 1,5 GB | 2,5 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,9 GB | 2,9 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q8_0 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 1,1 GB | 2,7 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 1,5 GB | 3,0 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,9 GB | 3,5 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q8_0 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 1,1 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 1,5 GB | 2,7 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,9 GB | 3,1 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q8_0 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 1,1 GB | 3,4 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 1,5 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,9 GB | 4,2 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q8_0 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 1,1 GB | 3,4 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 1,5 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,9 GB | 4,2 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF:Q8_0 |
Quelle: https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-1.8B-GGUF
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