Ling 3.0 tiny
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 tiny braucht mit der Variante Q4_K_M rund 6,5 GB Speicher und läuft auf 667 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 8 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 tiny braucht mit der Variante Q4_K_M rund 9,0 GB Speicher und läuft auf 541 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G18 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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 tiny braucht mit der Variante Q4_K_M rund 7,3 GB Speicher und läuft auf 541 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G18 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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 tiny braucht mit der Variante Q4_K_M rund 12,2 GB Speicher und läuft auf 388 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 16 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 tiny braucht mit der Variante Q4_K_M rund 12,2 GB Speicher und läuft auf 388 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 16 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
- 7,9 Mrd., davon 1,3 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 131.072 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- MIT
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 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 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 228 bis 365 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 194 bis 311 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 170 bis 316 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 170 bis 316 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 179 bis 286 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 179 bis 286 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 179 bis 286 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 179 bis 286 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 179 bis 286 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080, 8 GB | Läuft gut | 179 bis 286 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 155 bis 248 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 70 bis 129 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 59 bis 110 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 130 bis 207 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 181 bis 289 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 181 bis 289 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 140 bis 223 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 109 bis 174 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 109 bis 174 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 109 bis 174 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 217 bis 346 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 101 bis 188 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 87 bis 161 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 183 bis 293 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 249 bis 398 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 249 bis 398 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 197 bis 314 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 155 bis 248 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 155 bis 248 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 155 bis 248 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 108 bis 200 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 115 bis 183 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 96 bis 154 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 94 bis 150 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 89 bis 142 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 71 bis 131 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 71 bis 131 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 69 bis 127 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 64 bis 118 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 108 bis 200 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 115 bis 183 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 96 bis 154 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 94 bis 150 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 89 bis 142 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 71 bis 131 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 71 bis 131 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 69 bis 127 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 64 bis 118 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 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. „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 | 4,8 GB | 6,5 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 5,6 GB | 7,4 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 6,5 GB | 8,2 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,4 GB | 10,2 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 15,8 GB | 17,7 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-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 | 4,8 GB | 9,0 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 5,6 GB | 9,8 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 6,5 GB | 10,7 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,4 GB | 12,6 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 15,8 GB | 20,2 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-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 | 4,8 GB | 7,3 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 5,6 GB | 8,2 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 6,5 GB | 9,0 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,4 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 15,8 GB | 18,5 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-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 | 4,8 GB | 12,2 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 5,6 GB | 13,0 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 6,5 GB | 13,9 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,4 GB | 15,8 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 15,8 GB | 23,4 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-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 | 4,8 GB | 12,2 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 5,6 GB | 13,0 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 6,5 GB | 13,9 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,4 GB | 15,8 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 15,8 GB | 23,4 GB | ollama run hf.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-GGUF
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