Laguna XS 2.1
Laguna XS 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,7 GB Speicher und läuft auf 289 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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 XS 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 22,2 GB Speicher und läuft auf 289 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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 XS 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,9 GB Speicher und läuft auf 289 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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 XS 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 22,9 GB Speicher und läuft auf 289 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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 XS 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 22,9 GB Speicher und läuft auf 289 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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 XS 2.1 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,2 GB Speicher und läuft auf 212 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Dell XPS 14 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-9600 (zweikanalig), 32 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
- 33,4 Mrd., davon 3 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- 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 Auf Apple-Geräten kann „ollama run“ bei diesem Modell leere Antworten liefern. Das schreibt der Hersteller selbst in der Modellkarte; die dort angekündigte Behebung in llama.cpp ist bisher nicht übernommen (Stand 2026-09-25). Als Ausweg nennt er einen Rechner mit Linux und NVIDIA-Grafik. Zur Modellkarte
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 4090, 24 GB | Läuft gut | 177 bis 283 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 177 bis 283 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 155 bis 288 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 170 bis 271 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 150 bis 239 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 150 bis 239 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 137 bis 218 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 137 bis 218 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 137 bis 218 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 99 bis 158 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 165 bis 263 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 165 bis 263 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 157 bis 251 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 143 bis 265 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 138 bis 220 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 138 bis 220 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 126 bis 201 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 126 bis 201 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 126 bis 201 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 90 bis 144 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 173 bis 276 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 173 bis 276 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 280 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 165 bis 264 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 145 bis 232 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 145 bis 232 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 133 bis 212 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 133 bis 212 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 133 bis 212 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 96 bis 153 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 241 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 241 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 143 bis 229 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 129 bis 240 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 125 bis 200 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 125 bis 200 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 80 bis 128 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 241 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 241 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 143 bis 229 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 129 bis 240 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 125 bis 200 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 125 bis 200 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 80 bis 128 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 186 bis 297 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 118 bis 189 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 79 bis 146 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 84 bis 134 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 72 bis 133 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 65 bis 120 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 156 bis 249 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 124 bis 198 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 100 bis 185 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 105 bis 168 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 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; 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 | 20,3 GB | 21,7 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| BF16 | 66,9 GB | 69,3 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:BF16 |
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 | 20,3 GB | 22,2 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| BF16 | 66,9 GB | 69,8 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:BF16 |
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 | 20,3 GB | 21,9 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| BF16 | 66,9 GB | 69,5 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:BF16 |
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 | 20,3 GB | 22,9 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| BF16 | 66,9 GB | 70,5 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:BF16 |
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 | 20,3 GB | 22,9 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| BF16 | 66,9 GB | 70,5 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:BF16 |
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 | 20,3 GB | 24,2 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:Q4_K_M |
| BF16 | 66,9 GB | 71,8 GB | ollama run hf.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS-2.1-GGUF
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- Ollama oder LM Studio: Was ist der Unterschied, und welches passt zu Ihnen?Beide laden offene Sprachmodelle auf Ihren Rechner und rechnen mit demselben Unterbau. Was sie wirklich unterscheidet, was sie kosten und welche Daten dabei Ihr Haus verlassen.
- 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.