K2-Horizon-0.9B
K2-Horizon-0.9B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,6 GB Speicher und läuft auf allen 684 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.
K2-Horizon-0.9B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,9 GB Speicher und läuft auf allen 684 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.
K2-Horizon-0.9B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,7 GB Speicher und läuft auf allen 684 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.
K2-Horizon-0.9B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,4 GB Speicher und läuft auf 676 von 684 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 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.
K2-Horizon-0.9B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,4 GB Speicher und läuft auf 676 von 684 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 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
- IFM (MBZUAI)
- Parameter
- 1,1 Mrd.
- Längster Kontext
- 131.072 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- Apache 2.0
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server 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 674 weitere
und 674 weitere
und 674 weitere
und 666 weitere
und 666 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 173 bis 310 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 186 bis 228 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 156 bis 191 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 156 bis 191 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 113 bis 199 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 101 bis 177 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 101 bis 177 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 98 bis 172 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 126 bis 153 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 95 bis 116 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 | 142 bis 252 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 152 bis 186 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 127 bis 156 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 127 bis 156 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 162 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 82 bis 144 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 82 bis 144 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 80 bis 140 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 77 bis 94 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 | 162 bis 288 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 174 bis 212 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 145 bis 177 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 145 bis 177 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 105 bis 185 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 94 bis 165 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 94 bis 165 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 91 bis 160 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 117 bis 143 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 88 bis 107 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 | 114 bis 202 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 123 bis 150 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 74 bis 130 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 66 bis 115 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 66 bis 115 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 64 bis 112 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 82 bis 100 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 62 bis 76 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 | 114 bis 202 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 123 bis 150 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 74 bis 130 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 66 bis 115 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 66 bis 115 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 64 bis 112 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 82 bis 100 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 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.
- „*“ 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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 1,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 0,9 GB | 1,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 2,2 GB | 3,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
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 | 0,7 GB | 1,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 2,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 2,2 GB | 3,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
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 | 0,7 GB | 1,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 1,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 0,9 GB | 1,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 2,2 GB | 3,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
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 | 0,7 GB | 2,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 2,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 2,2 GB | 3,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
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 | 0,7 GB | 2,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 2,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 2,2 GB | 3,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/IFM/K2-Horizon-0.9B-GGUF
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