K2-Horizon-MoVA-36B-A4B
K2-Horizon-MoVA-36B-A4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 27,4 GB Speicher und läuft auf 154 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 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-MoVA-36B-A4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 39,0 GB Speicher und läuft auf 119 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 64 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-MoVA-36B-A4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 31,3 GB Speicher und läuft auf 146 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 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-MoVA-36B-A4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 54,3 GB Speicher und läuft auf 67 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 96 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-MoVA-36B-A4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 54,3 GB Speicher und läuft auf 67 von 684 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 96 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
- 37,4 Mrd., davon 4 Mrd. aktiv
- 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.
und 144 weitere
und 109 weitere
und 136 weitere
und 57 weitere
und 57 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 139 bis 222 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 88 bis 141 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 59 bis 109 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 63 bis 100 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 54 bis 99 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 48 bis 90 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 117 bis 186 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 93 bis 148 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 75 bis 139 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 79 bis 126 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 63 bis 100 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 48 bis 76 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 68 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 39 bis 63 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 8000, 48 GB | Läuft gut | 35 bis 56 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 79 bis 126 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 91 bis 145 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 70 bis 113 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 55 bis 103 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 59 bis 94 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 8000, 48 GB | Läuft gut | 53 bis 84 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 111 bis 177 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 50 bis 80 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 50 bis 80 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
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 | 22,4 GB | 27,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 26,4 GB | 31,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 30,8 GB | 36,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 39,8 GB | 45,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 74,9 GB | 81,1 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 | 22,4 GB | 39,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 26,4 GB | 43,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 30,8 GB | 47,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 39,8 GB | 56,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 74,9 GB | 92,6 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 | 22,4 GB | 31,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 26,4 GB | 35,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 30,8 GB | 39,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 39,8 GB | 49,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 74,9 GB | 84,9 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 | 22,4 GB | 54,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 26,4 GB | 58,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 30,8 GB | 62,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 39,8 GB | 72,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 74,9 GB | 107,9 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 | 22,4 GB | 54,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 26,4 GB | 58,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 30,8 GB | 62,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 39,8 GB | 72,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 74,9 GB | 107,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-GGUF
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