Ling 3.0 flash
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Ling 3.0 flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 92,4 GB Speicher und läuft auf 58 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 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.
Ling 3.0 flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 131,6 GB Speicher und läuft auf 17 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 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.
Ling 3.0 flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 105,5 GB Speicher und läuft auf 17 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 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.
Ling 3.0 flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 183,8 GB Speicher und läuft auf 10 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 256 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.
Ling 3.0 flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 183,8 GB Speicher und läuft auf 10 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 256 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
- inclusionAI
- Parameter
- 127,5 Mrd., davon 5,1 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- MIT
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 Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Ling 3.0 flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 131,6 GB nutzbaren Speicher. Von 703 geführten Geräten bringen das nur 17 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 MacBook Pro 14 Zoll (2023), M3 Max mit 30-Kern-GPU, 96 GBzusammen 144,0 GB nutzbar (je Gerät 72,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2023), M2 Max mit 38-Kern-GPU, 96 GBzusammen 144,0 GB nutzbar (je Gerät 72,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 16 Zoll (2023), M2 Max mit 38-Kern-GPU, 96 GBzusammen 144,0 GB nutzbar (je Gerät 72,0 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
Ling 3.0 flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 105,5 GB nutzbaren Speicher. Von 703 geführten Geräten bringen das nur 17 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 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 × 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 × Lenovo ThinkPad T14 Gen 7 Intel 14 Zoll (2026), Core Ultra Series 3 mit LPDDR5X-7467 (zweikanalig), 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
Ling 3.0 flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 183,8 GB nutzbaren Speicher. Von 703 geführten Geräten bringen das nur 13 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 MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 16 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2024), M4 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 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
Ling 3.0 flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 183,8 GB nutzbaren Speicher. Von 703 geführten Geräten bringen das nur 13 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 MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 16 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2024), M4 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 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 48 weitere
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s * | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s * | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 60-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB | Läuft gut | 17 bis 24 Token/s * | 512 GB davon 384,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB | Läuft gut | 12 bis 17 Token/s | 512 GB davon 384,0 GB nutzbar |
und 7 weitere
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 192 GB davon 144,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 64-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 28 bis 40 Token/s * | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 28 bis 40 Token/s * | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 60-Kern-GPU, 256 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 256 GB davon 192,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB | Läuft gut | 28 bis 40 Token/s * | 512 GB davon 384,0 GB nutzbar |
| Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB | Läuft gut | 20 bis 29 Token/s | 512 GB davon 384,0 GB nutzbar |
und 7 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 76 bis 122 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
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. „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 | 77,0 GB | 92,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 90,5 GB | 106,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 104,8 GB | 120,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 135,6 GB | 152,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 255,1 GB | 274,0 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 | 77,0 GB | 131,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 90,5 GB | 145,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 104,8 GB | 159,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 135,6 GB | 191,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 255,1 GB | 313,2 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 | 77,0 GB | 105,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 90,5 GB | 119,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 104,8 GB | 133,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 135,6 GB | 165,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 255,1 GB | 287,1 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 | 77,0 GB | 183,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 90,5 GB | 197,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 104,8 GB | 212,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 135,6 GB | 243,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 255,1 GB | 365,4 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 | 77,0 GB | 183,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 90,5 GB | 197,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 104,8 GB | 212,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 135,6 GB | 243,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 255,1 GB | 365,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash-GGUF
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