Mellum2.1 12B A2.5B Thinking
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Mellum2.1 12B A2.5B Thinking braucht mit der Variante Q4_K_M rund 11,0 GB Speicher und läuft auf 460 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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.
Mellum2.1 12B A2.5B Thinking braucht mit der Variante Q4_K_M rund 14,8 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 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.
Mellum2.1 12B A2.5B Thinking braucht mit der Variante Q4_K_M rund 12,3 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 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.
Mellum2.1 12B A2.5B Thinking braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,7 GB Speicher und läuft auf 263 von 703 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.
Mellum2.1 12B A2.5B Thinking braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,7 GB Speicher und läuft auf 263 von 703 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.
- Anbieter
- JetBrains
- Parameter
- 12,2 Mrd., davon 2,5 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 131.072 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- Apache 2.0
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.
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.
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.
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.
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.
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.
und 450 weitere
und 378 weitere
und 378 weitere
und 253 weitere
und 253 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 154 bis 246 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 154 bis 246 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 123 bis 196 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 98 bis 156 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 98 bis 156 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 98 bis 156 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B580, 12 GB | Läuft gut | 76 bis 142 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6750 XT, 12 GB | Läuft gut | 73 bis 135 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7700 XT, 12 GB | Läuft gut | 73 bis 135 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060, 12 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 51 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 104 bis 166 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 93 bis 173 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 98 bis 157 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 84 bis 134 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 82 bis 131 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 78 bis 124 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 63 bis 117 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 63 bis 117 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 61 bis 113 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 57 bis 106 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 123 bis 229 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 135 bis 216 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 129 bis 206 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 111 bis 177 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 108 bis 173 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 103 bis 164 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 85 bis 157 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 85 bis 157 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 82 bis 153 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 77 bis 143 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 74 bis 119 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 74 bis 119 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 70 bis 111 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 60 bis 111 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 59 bis 93 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 59 bis 93 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 55 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 74 bis 119 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 74 bis 119 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 70 bis 111 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 60 bis 111 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 59 bis 93 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 59 bis 93 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 55 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 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.
- „*“ 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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 6,7 GB | 8,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 7,0 GB | 9,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 8,8 GB | 11,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 10,0 GB | 12,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 11,5 GB | 13,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 12,9 GB | 15,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 24,3 GB | 26,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 6,7 GB | 12,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 7,0 GB | 12,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 8,8 GB | 14,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 10,0 GB | 15,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 11,5 GB | 17,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 12,9 GB | 19,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 24,3 GB | 30,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 6,7 GB | 10,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 7,0 GB | 10,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 8,8 GB | 12,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 10,0 GB | 13,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 11,5 GB | 15,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 12,9 GB | 16,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 24,3 GB | 28,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 6,7 GB | 17,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 7,0 GB | 17,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 8,8 GB | 19,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 10,0 GB | 20,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 11,5 GB | 22,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 12,9 GB | 23,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 24,3 GB | 35,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 6,7 GB | 17,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 7,0 GB | 17,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 8,8 GB | 19,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 10,0 GB | 20,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 11,5 GB | 22,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 12,9 GB | 23,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 24,3 GB | 35,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF
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- Lokale KI-Modelle: Welches läuft auf Ihrer Hardware?Ob ein lokales KI-Modell auf Ihrem Rechner läuft, entscheidet der Speicher. Wie Sie die richtige Zahl finden und was die Stufen hinter dem Namen bedeuten.
- 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.