OneJev-4B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
OneJev-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 4,8 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-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,2 GB Speicher und läuft auf 554 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,0 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-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,8 GB Speicher und läuft auf 536 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,8 GB Speicher und läuft auf 536 von 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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
- 4,8 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-4B-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-4B-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-4B-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-4B-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-4B-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 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 6 GB | Läuft gut | 71 bis 87 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 71 bis 87 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 49 bis 91 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 62 bis 75 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 62 bis 75 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 42 bis 51 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 32 bis 60 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 36 bis 45 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 124 bis 152 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 84 bis 156 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 94 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 118 bis 144 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 79 bis 148 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 79 bis 148 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 97 bis 119 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 70 bis 131 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 70 bis 131 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 88 bis 108 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 88 bis 108 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 88 bis 108 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 88 bis 108 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 6 GB | Läuft gut | 70 bis 85 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2060, 6 GB | Läuft gut | 70 bis 85 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5600 XT, 6 GB | Läuft gut | 48 bis 89 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A2000, 6 GB | Läuft gut | 60 bis 74 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 6 GB | Läuft gut | 60 bis 74 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1660, 6 GB | Läuft gut | 41 bis 50 Token/s * | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A380, 6 GB | Läuft gut | 32 bis 59 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3050, 6 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 6 GB davon 5,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 149 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 153 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 94 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 110 bis 134 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 138 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 138 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 91 bis 111 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 66 bis 122 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 66 bis 122 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 110 bis 134 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 138 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 138 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 91 bis 111 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 66 bis 122 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 66 bis 122 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für OneJev-4B
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 | 2,4 GB | 4,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 3,0 GB | 4,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 3,2 GB | 4,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 3,7 GB | 5,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 4,2 GB | 5,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 5,2 GB | 6,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 9,7 GB | 11,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-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 | 2,4 GB | 4,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 3,0 GB | 5,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 3,2 GB | 5,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 3,7 GB | 5,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 4,2 GB | 6,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 5,2 GB | 7,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 9,7 GB | 11,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-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 | 2,4 GB | 4,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 3,0 GB | 4,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 3,2 GB | 5,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 3,7 GB | 5,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 4,2 GB | 6,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 5,2 GB | 7,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 9,7 GB | 11,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-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 | 2,4 GB | 5,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 3,0 GB | 5,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 3,2 GB | 5,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 3,7 GB | 6,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 4,2 GB | 6,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 5,2 GB | 7,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 9,7 GB | 12,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-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 | 2,4 GB | 5,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 3,0 GB | 5,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 3,2 GB | 5,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 3,7 GB | 6,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 4,2 GB | 6,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 5,2 GB | 7,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 9,7 GB | 12,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/OmniJev_OneJev-4B-GGUF
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