OneJev-0.8B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
OneJev-0.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,8 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 14 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 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.
OneJev-0.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,9 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 14 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
OneJev-0.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,8 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 14 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 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.
OneJev-0.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,1 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 14 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop 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.
OneJev-0.8B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,1 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 14 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop 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.
- Anbieter
- OmniJev
- Parameter
- 1 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 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.
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 551 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 177 bis 329 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 191 bis 233 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 159 bis 195 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 159 bis 195 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 115 bis 214 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 103 bis 191 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 103 bis 191 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 100 bis 185 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 128 bis 157 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 97 bis 118 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 161 bis 299 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 173 bis 211 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 144 bis 176 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 144 bis 176 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 105 bis 194 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 93 bis 173 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 93 bis 173 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 90 bis 168 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 116 bis 142 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 87 bis 107 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 171 bis 318 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 184 bis 225 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 154 bis 188 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 154 bis 188 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 112 bis 207 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 100 bis 185 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 100 bis 185 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 96 bis 179 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 124 bis 151 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 93 bis 114 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 143 bis 266 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 153 bis 187 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 128 bis 157 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 128 bis 157 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 93 bis 173 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 83 bis 154 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 83 bis 154 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 80 bis 149 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 103 bis 126 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 77 bis 95 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 143 bis 266 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 153 bis 187 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 128 bis 157 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 128 bis 157 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 93 bis 173 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 83 bis 154 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 83 bis 154 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 80 bis 149 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 103 bis 126 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 77 bis 95 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für OneJev-0.8B
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 | 0,5 GB | 1,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 0,7 GB | 1,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,9 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 2,0 GB | 3,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-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 | 0,5 GB | 1,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 0,7 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 2,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 2,0 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-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 | 0,5 GB | 1,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 2,0 GB | 3,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-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 | 0,5 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 0,7 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,7 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 2,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 2,0 GB | 3,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-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 | 0,5 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 0,7 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,7 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,8 GB | 2,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,9 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 1,1 GB | 2,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 2,0 GB | 3,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/OmniJev_OneJev-0.8B-GGUF
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