Laguna M.1
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Laguna M.1 braucht mit der Variante Q8_0 rund 268,8 GB Speicher und läuft auf einem von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 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.
Laguna M.1 braucht mit der Variante Q8_0 rund 338,2 GB Speicher und läuft auf keinem der 561 geführten Geräte flüssig.
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.
Laguna M.1 braucht mit der Variante Q8_0 rund 292,0 GB Speicher und läuft auf einem von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 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.
Laguna M.1 braucht mit der Variante Q8_0 rund 430,7 GB Speicher und läuft auf keinem der 561 geführten Geräte flüssig.
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.
Laguna M.1 braucht mit der Variante Q8_0 rund 430,7 GB Speicher und läuft auf keinem der 561 geführten Geräte flüssig.
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
- poolside
- Parameter
- 225,8 Mrd., davon 23 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 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 -hf sigargv/Laguna-M.1-GGUF:Q8_0 -c 4096Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf sigargv/Laguna-M.1-GGUF:Q8_0 -c 16384Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf sigargv/Laguna-M.1-GGUF:Q8_0 -c 8192Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf sigargv/Laguna-M.1-GGUF:Q8_0 -c 32768Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf sigargv/Laguna-M.1-GGUF:Q8_0 -c 32768Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Laguna M.1 braucht in der Variante Q8_0 rund 268,8 GB nutzbaren Speicher. Von 561 geführten Geräten bringen das nur 2 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Laguna M.1 braucht in der Variante Q8_0 rund 338,2 GB nutzbaren Speicher. Von 561 geführten Geräten bringen das nur 2 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 256 GBzusammen 384,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GBzusammen 384,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GBzusammen 384,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Laguna M.1 braucht in der Variante Q8_0 rund 292,0 GB nutzbaren Speicher. Von 561 geführten Geräten bringen das nur 2 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 256 GBzusammen 384,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GBzusammen 384,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GBzusammen 384,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
Laguna M.1 braucht in der Variante Q8_0 rund 430,7 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Dell Pro Max mit GB300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 504,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
- 2 × HP ZGX Fury G1n AI Station (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 504,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
- 2 × MSI XpertStation WS300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 504,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
Laguna M.1 braucht in der Variante Q8_0 rund 430,7 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Dell Pro Max mit GB300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 504,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
- 2 × HP ZGX Fury G1n AI Station (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 504,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
- 2 × MSI XpertStation WS300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 504,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
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.
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB | Läuft gut | 10 bis 15 Token/s * | 512 GB davon 384,0 GB nutzbar |
Keine.
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB | Läuft gut | 8,5 bis 12 Token/s * | 512 GB davon 384,0 GB nutzbar |
Keine.
Keine.
Grafikkarten, in die es ganz passt
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
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 |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 240,1 GB | 268,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 451,7 GB | 484,7 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 |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 240,1 GB | 338,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 451,7 GB | 554,1 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 |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 240,1 GB | 292,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 451,7 GB | 507,8 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 |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 240,1 GB | 430,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 451,7 GB | 646,5 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 |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 240,1 GB | 430,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 451,7 GB | 646,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/sigargv/Laguna-M.1-GGUF
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