Ornith 1.5 397B

Ornith 1.5 397B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 250,1 GB Speicher und läuft auf 9 von 527 geführten Geräten flüssig.

Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GB.

Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.

Anbieter
Ornith AI
Parameter
402,9 Mrd., davon 14,6 Mrd. aktiv
Längster Kontext
262.144 Token
Lizenz
mit

So starten Sie es mit Ollama:

$ ollama run hf.co/ornith-ai/Ornith-1.5-397B-GGUF:Q4_K_M

Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon

Ornith 1.5 397B braucht in der Variante Q4_K_M rund 250,9 GB nutzbaren Speicher. Von 527 geführten Geräten bringen das nur 9 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.

Womit das geht

Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.

Für vertrauliche Daten wichtig

Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Wer geschäftliche Unterlagen verarbeitet, sollte das vorher klären; wir beraten dazu.

Was wir hier nicht sagen

Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.

Geräte, auf denen es flüssig läuft

Alle Tempowerte sind berechnet und an veröffentlichten Messungen abgeglichen, nicht auf dem Gerät gemessen. Mit * markierte Werte sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.

GerätUrteilTempoSpeicher
Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBLäuft gut28 bis 41 Token/s512 GB
davon 384,0 GB nutzbar
Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBLäuft gut23 bis 34 Token/s512 GB
davon 384,0 GB nutzbar
ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar
Dell Pro Max mit GB300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar
HP ZGX Fury G1n AI Station (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar
MSI XpertStation WS300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar
Gigabyte W775-V10-L01 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar
Supermicro Super AI Station ARS-511GD-NB-LCC (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar
Exxact Valence TensorEX (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBLäuft gut77 bis 115 Token/s748 GB
davon 252,0 GB nutzbar

Grafikkarten, in die es ganz passt

Keines.

Alle Geräte und Grafikkarten für Ornith 1.5 397B

Varianten

VarianteDateiSpeicherbedarfStartbefehl
Q4_K_M244,3 GB250,1 GBollama run hf.co/ornith-ai/Ornith-1.5-397B-GGUF:Q4_K_M
Q5_K_M286,3 GB293,0 GBollama run hf.co/ornith-ai/Ornith-1.5-397B-GGUF:Q5_K_M
Q6_K331,0 GB338,5 GBollama run hf.co/ornith-ai/Ornith-1.5-397B-GGUF:Q6_K
Q8_0428,5 GB438,0 GBollama run hf.co/ornith-ai/Ornith-1.5-397B-GGUF:Q8_0

Quelle: https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-397B-GGUF