Qwen3.5 122B A10B
Qwen3.5 122B A10B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 79,0 GB Speicher und läuft auf 66 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 128 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 122B A10B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 79,3 GB Speicher und läuft auf 66 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 128 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 122B A10B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 79,1 GB Speicher und läuft auf 66 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 128 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 122B A10B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 79,7 GB Speicher und läuft auf 66 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 128 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 122B A10B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 79,7 GB Speicher und läuft auf 66 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 128 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.
Qwen3.5 122B A10B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 80,5 GB Speicher und läuft auf 66 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 48-Kern-GPU, 128 GB.
Berechnet für 65.536 Token Kontext (Anwendungsfall „Abläufe automatisieren, Agenten“). 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
- Alibaba (Qwen)
- Parameter
- 122,1 Mrd., davon 10 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- Lizenz
- Apache 2.0
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server 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 56 weitere
und 56 weitere
und 56 weitere
und 56 weitere
und 56 weitere
und 56 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 73 bis 117 Token/s * | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 72 bis 115 Token/s * | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 73 bis 116 Token/s * | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 71 bis 114 Token/s * | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 71 bis 114 Token/s * | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 69 bis 111 Token/s * | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
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; beginnt die Spanne darunter, schreiben wir „knapp flüssig“. „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 | 56,4 GB | 58,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 76,5 GB | 79,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 91,5 GB | 94,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 101,0 GB | 103,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 129,9 GB | 133,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 244,3 GB | 250,1 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 | 56,4 GB | 58,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 76,5 GB | 79,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 91,5 GB | 94,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 101,0 GB | 104,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 129,9 GB | 133,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 244,3 GB | 250,4 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 | 56,4 GB | 58,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 76,5 GB | 79,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 91,5 GB | 94,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 101,0 GB | 104,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 129,9 GB | 133,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 244,3 GB | 250,2 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 | 56,4 GB | 59,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 76,5 GB | 79,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 91,5 GB | 95,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 101,0 GB | 104,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 129,9 GB | 134,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 244,3 GB | 250,8 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 | 56,4 GB | 59,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 76,5 GB | 79,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 91,5 GB | 95,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 101,0 GB | 104,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 129,9 GB | 134,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 244,3 GB | 250,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 65.536 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 65536“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 56,4 GB | 60,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 76,5 GB | 80,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 91,5 GB | 95,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 101,0 GB | 105,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 129,9 GB | 134,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 244,3 GB | 251,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-GGUF
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