Spark-X2.5-1.7B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Spark-X2.5-1.7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,1 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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.
Spark-X2.5-1.7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,6 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Spark-X2.5-1.7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,3 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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.
Spark-X2.5-1.7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,3 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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.
Spark-X2.5-1.7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,3 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 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.
- Anbieter
- XHToken
- Parameter
- 1,7 Mrd., davon 1,7 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 1.048.576 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 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.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 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.
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 534 weitere
und 534 weitere
und 534 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 215 bis 343 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 171 bis 273 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 171 bis 273 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 171 bis 273 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 171 bis 273 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 111 bis 206 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 119 bis 191 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 114 bis 181 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 251 bis 401 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 128 bis 237 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 185 bis 296 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 146 bis 233 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 146 bis 233 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 146 bis 233 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 146 bis 233 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 93 bis 173 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 100 bis 161 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 96 bis 153 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 218 bis 349 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 108 bis 200 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 204 bis 326 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 162 bis 258 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 162 bis 258 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 162 bis 258 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 162 bis 258 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 104 bis 194 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 112 bis 179 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 107 bis 171 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 239 bis 382 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 120 bis 223 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 157 bis 250 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 77 bis 142 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 83 bis 133 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 79 bis 126 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 186 bis 298 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 89 bis 165 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 157 bis 250 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 122 bis 195 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 77 bis 142 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 83 bis 133 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 79 bis 126 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 186 bis 298 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 89 bis 165 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für Spark-X2.5-1.7B
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 | 1,1 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,8 GB | 2,8 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q8_0 |
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 | 1,1 GB | 2,6 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,8 GB | 3,4 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q8_0 |
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 | 1,1 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,8 GB | 3,0 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q8_0 |
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 | 1,1 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,8 GB | 4,1 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q8_0 |
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 | 1,1 GB | 3,3 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,8 GB | 4,1 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF:Q8_0 |
Quelle: https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B-GGUF
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