Laguna S 2.1
Laguna S 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 99,0 GB Speicher und läuft auf 25 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ProArt P16 (H7607) (2026), NVIDIA RTX Spark mit Blackwell RTX (iGPU), 128 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 S 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 99,6 GB Speicher und läuft auf 25 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ProArt P16 (H7607) (2026), NVIDIA RTX Spark mit Blackwell RTX (iGPU), 128 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.
Laguna S 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 99,2 GB Speicher und läuft auf 25 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ProArt P16 (H7607) (2026), NVIDIA RTX Spark mit Blackwell RTX (iGPU), 128 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 S 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 100,4 GB Speicher und läuft auf 25 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ProArt P16 (H7607) (2026), NVIDIA RTX Spark mit Blackwell RTX (iGPU), 128 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.
Laguna S 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 100,4 GB Speicher und läuft auf 25 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ProArt P16 (H7607) (2026), NVIDIA RTX Spark mit Blackwell RTX (iGPU), 128 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.
Laguna S 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 102,0 GB Speicher und läuft auf 25 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ProArt P16 (H7607) (2026), NVIDIA RTX Spark mit Blackwell RTX (iGPU), 128 GB.
Berechnet für 65.536 Token Kontext (Anwendungsfall „Abläufe automatisieren, Agenten“). 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
- 117,6 Mrd., davon 8 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Lizenz
- OpenMDW 1.1
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=4096.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 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 65.536 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=65536.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Laguna S 2.1 braucht in der Variante Q4_K_M rund 99,0 GB nutzbaren Speicher. Von 740 geführten Geräten bringen das nur 25 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 × HP EliteBook 8 G1i 14 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 6 AMD 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 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 S 2.1 braucht in der Variante Q4_K_M rund 99,6 GB nutzbaren Speicher. Von 740 geführten Geräten bringen das nur 25 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 × HP EliteBook 8 G1i 14 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 6 AMD 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 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 S 2.1 braucht in der Variante Q4_K_M rund 99,2 GB nutzbaren Speicher. Von 740 geführten Geräten bringen das nur 25 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 × HP EliteBook 8 G1i 14 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 6 AMD 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 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 S 2.1 braucht in der Variante Q4_K_M rund 100,4 GB nutzbaren Speicher. Von 740 geführten Geräten bringen das nur 25 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 × HP EliteBook 8 G1i 14 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 6 AMD 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 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 S 2.1 braucht in der Variante Q4_K_M rund 100,4 GB nutzbaren Speicher. Von 740 geführten Geräten bringen das nur 25 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 × HP EliteBook 8 G1i 14 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 6 AMD 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 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 S 2.1 braucht in der Variante Q4_K_M rund 102,0 GB nutzbaren Speicher. Von 740 geführten Geräten bringen das nur 25 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 × HP EliteBook 8 G1i 14 14 Zoll (2025), Core Ultra 200 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × HP EliteBook 6 G1a 14 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 GB)
- 2 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 6 AMD 14 Zoll (2025), Ryzen AI 300 mit zwei DDR5-5600-Modulen, 64 GBzusammen 116,0 GB nutzbar (je Gerät 58,0 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.
und 15 weitere
und 15 weitere
und 15 weitere
und 15 weitere
und 15 weitere
und 15 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
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; beginnt die Spanne darunter, schreiben wir „knapp flüssig“. „Eingeschränkt“: Es passt, ist aber langsamer, oder ein Teil liegt im Arbeitsspeicher. Ob die Antworten stimmen, sagt beides nicht.
- „21,9 von 48,0 GB“: Links steht, was das Modell an Speicher braucht, rechts, was das Gerät für Modelle frei hat. Das ist weniger als eingebaut, weil ein Teil für Betriebssystem, Anzeige und Programme bleibt; wie viel, steht bei den Gerätedaten unter „Davon für Modelle nutzbar“.
- „*“ 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 | 96,0 GB | 99,0 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 128,8 GB | 132,4 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 235,2 GB | 241,0 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:F16 |
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 | 96,0 GB | 99,6 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 128,8 GB | 133,0 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 235,2 GB | 241,6 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:F16 |
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 | 96,0 GB | 99,2 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 128,8 GB | 132,6 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 235,2 GB | 241,2 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:F16 |
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 | 96,0 GB | 100,4 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 128,8 GB | 133,8 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 235,2 GB | 242,4 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:F16 |
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 | 96,0 GB | 100,4 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 128,8 GB | 133,8 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 235,2 GB | 242,4 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 65.536 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 65536“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 96,0 GB | 102,0 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 128,8 GB | 135,4 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 235,2 GB | 244,0 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF:F16 |
Quelle: https://huggingface.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF
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- Was ist Ollama, und welche Alternativen gibt es?Ollama, LM Studio, llama.cpp und vLLM tauchen in vielen Anleitungen für lokale KI auf. Was jedes davon ist, wie die vier zusammenhängen und welches Sie wofür brauchen.
- Was kostet ChatGPT wirklich, und ab wann lohnt sich eigene Hardware?Die Rechnung hat vier Posten, und drei davon stehen auf keiner Preisliste. Was ein Modell über die Schnittstelle kostet, was eigene Hardware dagegenstellt, und ab welchem Punkt sich der Wechsel rechnet.