IBM Granite 4.2 8B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
IBM Granite 4.2 8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 6,9 GB Speicher und läuft auf 526 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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.
IBM Granite 4.2 8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,9 GB Speicher und läuft auf 407 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti 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.
IBM Granite 4.2 8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 7,6 GB Speicher und läuft auf 407 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti 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.
IBM Granite 4.2 8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 11,6 GB Speicher und läuft auf 330 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5080 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.
IBM Granite 4.2 8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 11,6 GB Speicher und läuft auf 330 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5080 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
- ibm-granite
- Parameter
- 8,8 Mrd.
- Längster Kontext
- 131.072 Token
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-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/ibm-granite/granite-4.2-8b-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/ibm-granite/granite-4.2-8b-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/ibm-granite/granite-4.2-8b-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/ibm-granite/granite-4.2-8b-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.
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 516 weitere
und 397 weitere
und 397 weitere
und 320 weitere
und 320 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 71 bis 86 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 53 bis 65 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 53 bis 65 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 53 bis 65 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 53 bis 65 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 31 bis 58 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 33 bis 40 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 87 bis 106 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 36 bis 67 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 75 bis 91 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 31 bis 58 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 88 bis 108 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 88 bis 108 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 67 bis 82 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 51 bis 62 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 51 bis 62 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 51 bis 62 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B580, 12 GB | Läuft gut | 37 bis 69 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6750 XT, 12 GB | Läuft gut | 35 bis 65 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 42 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 34 bis 64 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 97 bis 118 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 97 bis 118 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 74 bis 90 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B580, 12 GB | Läuft gut | 41 bis 76 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6750 XT, 12 GB | Läuft gut | 39 bis 72 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 42 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 78 bis 96 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 73 bis 90 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 61 bis 75 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 60 bis 73 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 43 bis 80 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 43 bis 80 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 GRE, 16 GB | Läuft gut | 39 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 39 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 29 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 78 bis 96 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 73 bis 90 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 61 bis 75 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 60 bis 73 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 43 bis 80 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 43 bis 80 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 GRE, 16 GB | Läuft gut | 39 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 39 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 29 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für IBM Granite 4.2 8B
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 | 4,3 GB | 5,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,1 GB | 6,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 5,3 GB | 6,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 6,3 GB | 7,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,2 GB | 8,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,3 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 17,6 GB | 19,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-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 | 4,3 GB | 7,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,1 GB | 8,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 5,3 GB | 8,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 6,3 GB | 9,9 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,2 GB | 10,8 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,3 GB | 13,0 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 17,6 GB | 21,4 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-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 | 4,3 GB | 6,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,1 GB | 7,3 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 5,3 GB | 7,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 6,3 GB | 8,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,2 GB | 9,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,3 GB | 11,7 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 17,6 GB | 20,1 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-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 | 4,3 GB | 10,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,1 GB | 11,3 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 5,3 GB | 11,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 6,3 GB | 12,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,2 GB | 13,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,3 GB | 15,7 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 17,6 GB | 24,1 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-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 | 4,3 GB | 10,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,1 GB | 11,3 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 5,3 GB | 11,6 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 6,3 GB | 12,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,2 GB | 13,5 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,3 GB | 15,7 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 17,6 GB | 24,1 GB | ollama run hf.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.2-8b-GGUF
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