Jebadiah 9B v2
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Jebadiah 9B v2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,0 GB Speicher und läuft auf 408 von 558 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti 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.
Jebadiah 9B v2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,4 GB Speicher und läuft auf 408 von 558 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.
Jebadiah 9B v2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,1 GB Speicher und läuft auf 408 von 558 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.
Jebadiah 9B v2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 9,0 GB Speicher und läuft auf 408 von 558 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti 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.
Jebadiah 9B v2 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 9,0 GB Speicher und läuft auf 408 von 558 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti 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
- frontier-infra
- Parameter
- 9,2 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/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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 398 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 81 bis 100 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 34 bis 63 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 29 bis 54 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 67 bis 82 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 96 bis 117 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 96 bis 117 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 73 bis 89 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 79 bis 96 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 33 bis 61 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 28 bis 52 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 65 bis 79 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 93 bis 113 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 93 bis 113 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 70 bis 86 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 54 bis 66 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 54 bis 66 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 54 bis 66 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 81 bis 98 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 34 bis 63 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 29 bis 53 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 66 bis 81 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 95 bis 116 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 95 bis 116 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 72 bis 88 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 55 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 55 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 55 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 76 bis 92 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 32 bis 59 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 27 bis 50 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 89 bis 109 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 89 bis 109 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 Ti, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 76 bis 92 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 32 bis 59 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 27 bis 50 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 89 bis 109 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 89 bis 109 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 Ti, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für Jebadiah 9B v2
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 | 4,6 GB | 6,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,6 GB | 7,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 6,0 GB | 8,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 7,0 GB | 9,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,9 GB | 10,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,8 GB | 11,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 18,4 GB | 20,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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 | 4,6 GB | 7,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,6 GB | 8,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 6,0 GB | 8,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 7,0 GB | 9,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,9 GB | 10,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,8 GB | 12,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 18,4 GB | 21,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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 | 4,6 GB | 6,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,6 GB | 7,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 6,0 GB | 8,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 7,0 GB | 9,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,9 GB | 10,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,8 GB | 12,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 18,4 GB | 20,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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 | 4,6 GB | 7,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,6 GB | 8,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 6,0 GB | 9,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 7,0 GB | 10,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,9 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,8 GB | 12,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 18,4 GB | 21,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-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 | 4,6 GB | 7,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 5,6 GB | 8,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 6,0 GB | 9,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 7,0 GB | 10,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 7,9 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 9,8 GB | 12,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 18,4 GB | 21,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/frontier-infra_jebadiah-9b-v2-GGUF
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