MLExpert
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
MLExpert braucht mit der Variante Q4_K_M rund 23,6 GB Speicher und läuft auf 105 von 741 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 32-Kern-GPU, 36 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.
MLExpert braucht mit der Variante Q4_K_M rund 23,9 GB Speicher und läuft auf 105 von 741 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 32-Kern-GPU, 36 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.
MLExpert braucht mit der Variante Q4_K_M rund 23,7 GB Speicher und läuft auf 105 von 741 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 32-Kern-GPU, 36 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.
MLExpert braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,2 GB Speicher und läuft auf 99 von 741 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 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.
MLExpert braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,2 GB Speicher und läuft auf 99 von 741 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 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.
MLExpert braucht mit der Variante Q4_K_M rund 24,9 GB Speicher und läuft auf 99 von 741 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 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
- InternScience
- Parameter
- 34,7 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 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. 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 Für mehrere Nutzer gleichzeitig: Ollama bedient dieses Modell immer nur mit einer Anfrage nach der anderen. Bei anderen Modellen lässt sich das über die Einstellung OLLAMA_NUM_PARALLEL ändern, hier nicht: Ollama setzt den Wert für diese Modellart selbst zurück. Die Tempoangaben oben gelten für eine einzelne Anfrage.
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 95 weitere
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und 89 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 46 bis 56 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 15 bis 28 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 13 bis 25 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 12 bis 23 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 19 bis 36 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 22 bis 27 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 45 bis 55 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 15 bis 28 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 13 bis 25 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 12 bis 22 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 19 bis 36 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 22 bis 27 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 45 bis 56 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 15 bis 28 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 13 bis 25 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 12 bis 22 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 19 bis 36 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 22 bis 27 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 45 bis 55 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 15 bis 27 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 13 bis 25 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 12 bis 22 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 19 bis 35 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 22 bis 27 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 45 bis 55 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 15 bis 27 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 13 bis 25 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 12 bis 22 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 33 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 19 bis 35 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 22 bis 27 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 45 bis 54 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 15 bis 27 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 13 bis 24 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 17 bis 20 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 12 bis 22 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 26 bis 32 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 19 bis 35 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 22 bis 26 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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17,3 GB | 18,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 19,9 GB | 21,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 22,3 GB | 23,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 27,0 GB | 28,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 30,7 GB | 32,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 38,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 71,6 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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17,3 GB | 18,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 19,9 GB | 21,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 22,3 GB | 23,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 27,0 GB | 28,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 30,7 GB | 32,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 38,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 71,9 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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17,3 GB | 18,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 19,9 GB | 21,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 22,3 GB | 23,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 27,0 GB | 28,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 30,7 GB | 32,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 38,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 71,7 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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17,3 GB | 19,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 19,9 GB | 21,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 22,3 GB | 24,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 27,0 GB | 29,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 30,7 GB | 32,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 39,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 72,2 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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17,3 GB | 19,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 19,9 GB | 21,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 22,3 GB | 24,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 27,0 GB | 29,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 30,7 GB | 32,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 39,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 72,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
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 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17,3 GB | 19,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 19,9 GB | 22,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 22,3 GB | 24,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 27,0 GB | 29,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 30,7 GB | 33,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 36,9 GB | 39,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 69,4 GB | 72,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF
Weitere Ratgeber
- DeepSeek Harness installieren und lokal nutzenDeepSeek Harness ist der quelloffene Programmier-Agent von DeepSeek. Wie Sie ihn installieren, mit einem lokalen Modell verbinden und was an DeepSeek geht.
- KI auf dem eigenen PC installieren: Reicht Ihr Rechner, oder müssen Sie etwas kaufen?Zum Ausprobieren brauchen Sie meist weder neue Hardware noch das Terminal. Was mit 8 und 16 GB Arbeitsspeicher läuft, welche Programme ohne Befehle auskommen und wann sich ein Kauf lohnt.
- Lokale KI: Was das heißt, was Sie brauchen, was sie kannLokale KI heißt, dass die Modelldatei auf Ihrem Gerät liegt und die Rechenarbeit dort stattfindet. Was Sie dafür brauchen, was heute gut funktioniert und wo die Grenzen liegen.
- Qwen lokal betreiben: welche Fassung auf welches GerätQwen gibt es in vielen Größen. Die kleinste aktuelle Fassung in unserem Katalog, Qwen3.5 4B, braucht 4,4 GB und läuft damit auf praktisch jedem Rechner, Qwen3.8 27B flüssig auf 232 von 741 Geräten. Welche Fassung zu Ihrem Rechner passt und wie Sie sie starten.
- Qwen-Image: KI-Bilder lokal erzeugen und die richtige Fassung wählenQwen-Image erzeugt Bilder auf dem eigenen Rechner. Die neue Fassung 2.1 ist nur für Forschung und Erprobung freigegeben, für Unternehmen ist 2512 die Fassung. Was beide an Speicher brauchen und wie lange ein Bild auf unserer Karte dauerte.
- DSGVO-konforme KI: Welche Daten verlassen bei welchem Aufbau Ihr Haus?Lokal heißt nicht telemetriefrei, und eine EU-Zusage hängt am Bereitstellungstyp. Was bei vier gängigen Aufbauten wirklich übertragen wird, mit Zitaten aus den Datenschutzerklärungen der Anbieter.
- KI für Berufsgeheimnisträger: Was § 203 StGB bei ChatGPT & Co. verlangtHat ChatGPT eine Schweigepflicht? Worauf Anwälte, Ärzte, Steuerberater und Psychotherapeuten bei KI achten müssen, was die Kammern sagen und warum lokale KI die einfachste Antwort ist.
- KI lokal betreiben, ohne Terminal: So läuft ein Sprachmodell auf Ihrem RechnerLokale KI-Modelle brauchen auf Mac und Windows keine Befehlszeile mehr. Was Sie an Hardware brauchen, wie die Einrichtung Schritt für Schritt gelingt und wo die Grenzen liegen.
- 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.
- Whisper lokal: Interviews und Besprechungen auf dem eigenen Rechner transkribierenWhisper lokal installieren und nutzen, mit Programm oder im Terminal: Welches Modell für deutsche Aufnahmen passt, wie viel Speicher es braucht und wo die Grenzen liegen.
- KI-Agenten mit lokalem Modell: zwölf Werkzeuge im VergleichOpenClaw, Hermes Agent, DeepSeek Harness und neun weitere Agenten mit einem Modell auf dem eigenen Rechner: was jeder verlangt, was Ihr Gerät hergibt und welcher zu Ihnen passt.
- Mac mini für lokale KI: Welche Ausstattung reicht und wann es der Mac Studio sein mussBeim Mac zählt der Arbeitsspeicher, nicht die ganze Zahl. Was der Mac mini mit M4, M5 Pro und M6 trägt, wann es der Mac Studio sein muss und was gebraucht zählt.
- Deutsche und europäische KI-Modelle: Welche es gibt und was davon lokal läuftTeuken aus Deutschland, EuroLLM aus einem EU-Projekt, Mistral aus Paris, Apertus aus der Schweiz. Lizenz, Größe und auf wie vielen der 741 Geräte sie flüssig laufen.
- gpt-oss: OpenAIs offenes Modell auf dem eigenen Rechnergpt-oss gibt es in zwei Größen. Die kleine läuft auf 429 von 741 geführten Geräten flüssig, die große auf 77. Was Sie brauchen und wo das Modell nicht passt.
- Grafikkarte für KI: Worauf es bei lokalen Modellen ankommtFür KI zählt an einer Grafikkarte zuerst der Speicher, dann das Tempo. Welche Speicherklasse wie viele Modelle trägt und was der Schritt von 16 auf 24 GB bringt.
- Hermes Agent lokal: mit Ollama oder LM Studio nutzenHermes Agent lokal mit Ollama oder LM Studio: Er braucht mindestens 64.000 Token Kontext, ein Modell mit Werkzeugaufrufen und genug Speicher.
- KI selbst hosten: Was sich ändert, sobald mehrere zugreifenSelbst hosten heißt, dass einer betreibt und mehrere nutzen. Was dafür nötig ist, warum die Voreinstellungen dafür nicht gemacht sind und welche Fragen ab dem zweiten Nutzer keine Technikfragen mehr sind.
- Open Source KI: Welche Modelle wirklich offen sindDie meisten Modelle, die „Open Source KI“ heißen, geben nur die fertigen Modelldateien frei, nicht den Weg dorthin. Was der Begriff bedeutet, welche Familien es gibt und was davon auf eigener Hardware läuft.
- OpenClaw lokal: mit Ollama oder LM Studio einrichtenOpenClaw mit einem lokalen Modell über Ollama oder LM Studio: installieren, einrichten, passende Modelle wählen und wissen, was trotzdem ins Netz geht.
- Ornith 1.5: Welche der drei Größen auf Ihrem Rechner läuftOrnith 1.5 in drei Größen: Die kleinste läuft beim Ausprobieren auf 502 von 741 Geräten flüssig, die größte auf 9. Was jede braucht und wann ein Verbund hilft.
- 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.