Spark-X2.5-4B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Spark-X2.5-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 3,9 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-X2.5-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 5,1 GB Speicher und läuft auf 543 von 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-X2.5-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 4,3 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-X2.5-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 6,8 GB Speicher und läuft auf 520 von 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-X2.5-4B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 6,8 GB Speicher und läuft auf 520 von 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
- 4,1 Mrd., davon 4 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-X2.5-4B-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-X2.5-4B-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-X2.5-4B-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-X2.5-4B-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-X2.5-4B-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 533 weitere
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und 510 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 93 bis 148 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 48 bis 89 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 82 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 49 bis 78 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 108 bis 173 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 55 bis 103 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 | 80 bis 127 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 63 bis 100 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 63 bis 100 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 63 bis 100 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 63 bis 100 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 40 bis 74 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 43 bis 69 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 41 bis 66 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 94 bis 150 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 46 bis 86 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 | 88 bis 140 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 70 bis 111 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 70 bis 111 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 70 bis 111 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 70 bis 111 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 45 bis 84 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 48 bis 77 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 46 bis 74 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 103 bis 164 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 52 bis 96 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 | 67 bis 107 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 33 bis 61 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 35 bis 57 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 34 bis 54 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 80 bis 127 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 38 bis 71 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 | 67 bis 107 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 52 bis 83 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 33 bis 61 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 35 bis 57 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 34 bis 54 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 80 bis 127 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 38 bis 71 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für Spark-X2.5-4B
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 | 2,6 GB | 3,9 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 4,4 GB | 5,7 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-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 | 2,6 GB | 5,1 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 4,4 GB | 6,9 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-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 | 2,6 GB | 4,3 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 4,4 GB | 6,1 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-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 | 2,6 GB | 6,8 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 4,4 GB | 8,6 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-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 | 2,6 GB | 6,8 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 4,4 GB | 8,6 GB | ollama run hf.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF:Q8_0 |
Quelle: https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF
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