K2-Horizon-7B
K2-Horizon-7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 7,4 GB Speicher und läuft auf 456 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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-7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 10,2 GB Speicher und läuft auf 426 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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-7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,3 GB Speicher und läuft auf 453 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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-7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 13,9 GB Speicher und läuft auf 316 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
K2-Horizon-7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 13,9 GB Speicher und läuft auf 316 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- IFM (MBZUAI)
- Parameter
- 9 Mrd.
- Längster Kontext
- 524.288 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.
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 82 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 53 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 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 80 bis 98 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 80 bis 98 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 60 bis 74 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 46 bis 56 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 46 bis 56 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 46 bis 56 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B580, 12 GB | Läuft gut | 33 bis 61 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6750 XT, 12 GB | Läuft gut | 32 bis 58 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7700 XT, 12 GB | Läuft gut | 32 bis 58 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 52 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 76 bis 93 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 32 bis 58 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 27 bis 49 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 63 bis 77 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 90 bis 110 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 90 bis 110 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 68 bis 83 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 64 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 64 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 52 bis 64 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 57 bis 106 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 68 bis 84 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 64 bis 78 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 53 bis 65 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 52 bis 64 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 49 bis 60 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 38 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 38 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 36 bis 67 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 34 bis 62 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 57 bis 106 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 68 bis 84 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 64 bis 78 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 53 bis 65 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 52 bis 64 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 49 bis 60 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 38 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 38 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 36 bis 67 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 34 bis 62 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 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 | 5,6 GB | 7,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 6,5 GB | 8,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 7,4 GB | 9,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 9,6 GB | 11,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 18,0 GB | 20,1 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 | 5,6 GB | 10,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 6,5 GB | 11,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 7,4 GB | 12,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 9,6 GB | 14,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 18,0 GB | 22,9 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 | 5,6 GB | 8,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 6,5 GB | 9,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 7,4 GB | 10,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 9,6 GB | 12,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 18,0 GB | 21,0 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 | 5,6 GB | 13,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 6,5 GB | 14,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 7,4 GB | 15,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 9,6 GB | 17,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 18,0 GB | 26,5 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 | 5,6 GB | 13,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 6,5 GB | 14,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 7,4 GB | 15,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 9,6 GB | 17,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 18,0 GB | 26,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/IFM/K2-Horizon-7B-GGUF
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