Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht mit der Variante Q4_K_M rund 147,0 GB Speicher und läuft auf 7 von 558 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 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.
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht mit der Variante Q4_K_M rund 201,4 GB Speicher und läuft auf 7 von 558 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht mit der Variante Q4_K_M rund 165,2 GB Speicher und läuft auf 7 von 558 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 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.
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht mit der Variante Q4_K_M rund 273,9 GB Speicher und läuft auf keinem der 558 geführten Geräte flüssig.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht mit der Variante Q4_K_M rund 273,9 GB Speicher und läuft auf keinem der 558 geführten Geräte flüssig.
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
- ukisai
- Parameter
- 176,9 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- Lizenz
- eigene Lizenz des AnbietersOb die Lizenz den Einsatz im Unternehmen erlaubt, haben wir noch nicht geprüft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht in der Variante Q4_K_M rund 147,0 GB nutzbaren Speicher. Von 558 geführten Geräten bringen das nur 13 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 16 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2023), M3 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht in der Variante Q4_K_M rund 201,4 GB nutzbaren Speicher. Von 558 geführten Geräten bringen das nur 9 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht in der Variante Q4_K_M rund 165,2 GB nutzbaren Speicher. Von 558 geführten Geräten bringen das nur 13 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 16 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
- 2 × Apple MacBook Pro 14 Zoll (2023), M3 Max mit 40-Kern-GPU, 128 GBzusammen 192,0 GB nutzbar (je Gerät 96,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht in der Variante Q4_K_M rund 273,9 GB nutzbaren Speicher. Von 558 geführten Geräten bringen das nur 2 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Nur die größten Geräte reichen allein, mehrere kleinere zusammen auch
Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next braucht in der Variante Q4_K_M rund 273,9 GB nutzbaren Speicher. Von 558 geführten Geräten bringen das nur 2 allein auf, und es sind die größten. Mehrere gleiche, kleinere Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
- 2 × Apple Mac Pro (2023), M2 Ultra mit 60-Kern-GPU, 192 GBzusammen 288,0 GB nutzbar (je Gerät 144,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
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.
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Dell Pro Max mit GB300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| HP ZGX Fury G1n AI Station (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| MSI XpertStation WS300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Gigabyte W775-V10-L01 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Supermicro Super AI Station ARS-511GD-NB-LCC (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Exxact Valence TensorEX (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 20 bis 25 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Dell Pro Max mit GB300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| HP ZGX Fury G1n AI Station (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| MSI XpertStation WS300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Gigabyte W775-V10-L01 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Supermicro Super AI Station ARS-511GD-NB-LCC (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Exxact Valence TensorEX (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 18 bis 22 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Gerät | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Dell Pro Max mit GB300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| HP ZGX Fury G1n AI Station (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| MSI XpertStation WS300 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Gigabyte W775-V10-L01 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Supermicro Super AI Station ARS-511GD-NB-LCC (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
| Exxact Valence TensorEX (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GB | Läuft gut | 19 bis 24 Token/s | 748 GB davon 252,0 GB nutzbar |
Keine.
Keine.
Grafikkarten, in die es ganz passt
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Alle Geräte und Grafikkarten für Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next
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 | 96,1 GB | 116,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_0 | 100,6 GB | 121,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 125,6 GB | 147,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 141,1 GB | 162,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 173,0 GB | 195,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 188,3 GB | 210,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 354,0 GB | 380,0 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 | 96,1 GB | 171,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_0 | 100,6 GB | 175,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 125,6 GB | 201,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 141,1 GB | 217,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 173,0 GB | 249,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 188,3 GB | 265,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 354,0 GB | 434,4 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 | 96,1 GB | 135,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_0 | 100,6 GB | 139,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 125,6 GB | 165,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 141,1 GB | 181,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 173,0 GB | 213,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 188,3 GB | 229,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 354,0 GB | 398,1 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 | 96,1 GB | 243,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_0 | 100,6 GB | 248,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 125,6 GB | 273,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 141,1 GB | 289,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 173,0 GB | 322,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 188,3 GB | 337,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 354,0 GB | 506,9 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 | 96,1 GB | 243,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_0 | 100,6 GB | 248,4 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 125,6 GB | 273,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q5_K_M | 141,1 GB | 289,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q6_K | 173,0 GB | 322,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 188,3 GB | 337,8 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| BF16 | 354,0 GB | 506,9 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/bartowski/ukisai_Swift-Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
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