Qwen3-VL 8B Instruct
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Qwen3-VL 8B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 7,5 GB Speicher und läuft auf 492 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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-VL 8B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 10,0 GB Speicher und läuft auf 462 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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-VL 8B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,4 GB Speicher und läuft auf 492 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 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-VL 8B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 13,4 GB Speicher und läuft auf 338 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 16 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-VL 8B Instruct braucht mit der Variante Q4_K_M rund 13,4 GB Speicher und läuft auf 338 von 714 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 16 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
- 8,2 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 482 weitere
und 452 weitere
und 482 weitere
und 328 weitere
und 328 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 91 bis 111 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 38 bis 70 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 32 bis 59 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 75 bis 91 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 107 bis 130 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 107 bis 130 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 81 bis 99 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 62 bis 75 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 89 bis 108 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 89 bis 108 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 67 bis 82 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 51 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 51 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 51 bis 63 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B580, 12 GB | Läuft gut | 37 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6750 XT, 12 GB | Läuft gut | 35 bis 64 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7700 XT, 12 GB | Läuft gut | 35 bis 64 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 52 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 85 bis 104 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 35 bis 65 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 30 bis 55 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 70 bis 85 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 100 bis 122 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 100 bis 122 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 76 bis 93 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 63 bis 117 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 76 bis 93 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 71 bis 87 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 59 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 54 bis 66 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 40 bis 74 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 37 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 63 bis 117 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 76 bis 93 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 71 bis 87 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 59 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 58 bis 71 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 54 bis 66 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 40 bis 74 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 37 bis 69 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5,0 GB | 7,5 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 8,7 GB | 11,3 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 16,4 GB | 19,5 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:F16 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5,0 GB | 10,0 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 8,7 GB | 13,8 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 16,4 GB | 22,0 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:F16 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5,0 GB | 8,4 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 8,7 GB | 12,1 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 16,4 GB | 20,4 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:F16 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5,0 GB | 13,4 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 8,7 GB | 17,1 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 16,4 GB | 25,4 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:F16 |
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 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5,0 GB | 13,4 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 8,7 GB | 17,1 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 16,4 GB | 25,4 GB | ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF:F16 |
Quelle: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF
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