Qwen3.5 27B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Qwen3.5 27B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,1 GB Speicher und läuft auf 214 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 64 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.
Qwen3.5 27B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,9 GB Speicher und läuft auf 214 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 64 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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.
Qwen3.5 27B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 19,3 GB Speicher und läuft auf 214 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 64 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.
Qwen3.5 27B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,0 GB Speicher und läuft auf 214 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 64 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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.
Qwen3.5 27B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,0 GB Speicher und läuft auf 214 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 64 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 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
- 26,9 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- 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 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 204 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 7900 XT, 20 GB | Läuft gut | 24 bis 44 Token/s | 20 GB davon 19,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A4500, 20 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s | 20 GB davon 19,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4000 Ada Generation, 20 GB | Läuft gut | 15 bis 18 Token/s | 20 GB davon 19,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 37 bis 46 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 37 bis 46 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 52 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 43 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 36 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 36 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 26 bis 32 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 15 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 37 bis 45 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 37 bis 45 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 51 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 34 bis 42 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 35 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 35 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 31 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 37 bis 45 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 37 bis 45 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 51 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 35 bis 42 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 36 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 29 bis 36 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 26 bis 32 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 26 bis 32 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 26 bis 32 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 17 bis 21 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 49 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 33 bis 41 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 16 bis 20 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 36 bis 44 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 27 bis 49 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 33 bis 41 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 28 bis 34 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 25 bis 30 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 16 bis 20 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 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 | 13,5 GB | 15,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 15,7 GB | 18,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 16,7 GB | 19,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 19,6 GB | 22,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 22,5 GB | 24,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,6 GB | 31,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 56,0 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 | 13,5 GB | 16,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 15,7 GB | 18,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 16,7 GB | 19,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 19,6 GB | 22,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 22,5 GB | 25,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,6 GB | 32,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 56,8 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 | 13,5 GB | 16,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 15,7 GB | 18,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 16,7 GB | 19,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 19,6 GB | 22,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 22,5 GB | 25,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,6 GB | 31,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 56,2 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 | 13,5 GB | 17,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 15,7 GB | 19,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 16,7 GB | 21,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 19,6 GB | 23,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 22,5 GB | 26,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,6 GB | 33,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 57,8 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 | 13,5 GB | 17,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 15,7 GB | 19,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 16,7 GB | 21,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 19,6 GB | 23,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 22,5 GB | 26,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 28,6 GB | 33,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 53,8 GB | 57,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF
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- 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.
- 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.