Qwen2.5 32B Instruct
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Qwen2.5 32B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 22,1 GB Speicher und läuft auf 146 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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.
Qwen2.5 32B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 25,3 GB Speicher und läuft auf 88 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 16 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-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. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen2.5 32B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 23,2 GB Speicher und läuft auf 146 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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.
Qwen2.5 32B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 29,6 GB Speicher und läuft auf 81 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 16 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.
Qwen2.5 32B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 29,6 GB Speicher und läuft auf 81 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 16 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.
- Anbieter
- Qwen
- Parameter
- 32,8 Mrd.
- Längster Kontext
- 32.768 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Deutsch
- In der Modellkarte als Sprache genannt„Multilingual support for over 29 languages, including Chinese, English, French, Spanish, Portuguese, German, Italian, Russian, Japanese, Korean, Vietnamese, Thai, Arabic, and more.“ (Quelle: huggingface.co, gelesen am 12. Oktober 2026)Aus der Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen.
- 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 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.
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 31 bis 38 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 31 bis 38 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 23 bis 43 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 35 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 22 bis 26 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 22 bis 26 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 22 bis 26 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 14 bis 17 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 47 bis 57 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 26 bis 32 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 | 14 bis 26 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 | 37 bis 45 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 20 bis 37 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 23 bis 28 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 30 bis 37 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 30 bis 37 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 23 bis 42 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 35 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 29 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 24 bis 29 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 21 bis 26 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 21 bis 26 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 21 bis 26 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 14 bis 17 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 43 bis 53 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 24 bis 29 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 14 bis 26 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 | 16 bis 20 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 11 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 34 bis 42 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 18 bis 34 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 21 bis 25 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 43 bis 53 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 24 bis 29 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 14 bis 26 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 | 16 bis 20 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 11 bis 21 Token/s * | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 34 bis 42 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 18 bis 34 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 21 bis 25 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. „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 | 15,9 GB | 18,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 18,7 GB | 21,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 19,9 GB | 22,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 23,3 GB | 25,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 26,9 GB | 29,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 34,8 GB | 37,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 65,5 GB | 68,7 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 | 15,9 GB | 21,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 18,7 GB | 24,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 19,9 GB | 25,3 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 23,3 GB | 28,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 26,9 GB | 32,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 34,8 GB | 40,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 65,5 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 | 15,9 GB | 19,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 18,7 GB | 22,0 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 19,9 GB | 23,2 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 23,3 GB | 26,7 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 26,9 GB | 30,4 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 34,8 GB | 38,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 65,5 GB | 69,8 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 | 15,9 GB | 25,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 18,7 GB | 28,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 19,9 GB | 29,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 23,3 GB | 33,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 26,9 GB | 36,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 34,8 GB | 44,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 65,5 GB | 76,2 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 | 15,9 GB | 25,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 18,7 GB | 28,5 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 19,9 GB | 29,6 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 23,3 GB | 33,1 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 26,9 GB | 36,8 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 34,8 GB | 44,9 GB | ollama run hf.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 65,5 GB | 76,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF
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- 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.
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