Beste GPU für lokale LLM-Modelle

Ein dichtes 27B-Vision-Language-Modell, dessen hybride lineare Attention den KV-Cache winzig hält — 128k+ Kontext laufen auf einer einzelnen 16-24-GB-Karte, mit nativem 262k-Fenster, erweiterbar auf 1M.

Ein 284B-Mixture-of-Experts-Modell mit nur 13B aktiven Parametern und 1M-Token-Kontext. Die Gewichte erfordern Multi-GPU oder CPU-Offload, doch pro Token sind nur 13B aktiv, sodass die Generierung schnell bleibt.

OpenAIs 117B-Open-Weight-Mixture-of-Experts-Modell mit 5,1B aktiven Parametern. Die nativen MXFP4-Gewichte passen auf eine einzelne 80-96-GB-GPU, und die geringe Zahl aktiver Parameter hält die Generierung schnell.

Hochmodernes dichtes Modell mit tiefem Verständnis für Mathematik, Coding und Ingenieurwesen.

Massiver Mixture-of-Experts Coder, optimiert für Setups mit 16GB–24GB VRAM.

Googles erstklassiges, hochdichtes MoE-Modell, entwickelt für komplexes Coding und Reasoning.

Leichtes, schnelles, dichtes Modell, optimiert für Standard-Consumer-Setups.

Erstklassiges Reasoning, destilliert in ein kompaktes 14B-Modell. Starke STEM- und Coding-Leistung auf jeder GPU ab 12 GB.

Mittelgroßes Reasoning-Kraftpaket für 24GB-Karten. Entspricht Frontier-Modellen bei Mathe-, Coding- und Logik-Benchmarks.

Effizientes dichtes Modell mit breiter mehrsprachiger Unterstützung und nativem Function Calling. Passt bei Q4 auf 16GB-Karten.

Metas zugänglichstes MoE-Flaggschiff – 17B aktive Parameter liefern starke Qualität auf Workstation-Hardware.

Vielseitiges 7B-Dense-Modell, das für effiziente lokale Inferenz auf Einsteiger- bis Mittelklasse-GPUs entwickelt wurde.

OpenAIs Consumer-Reasoning-Modell, entwickelt für kompromisslosen Betrieb auf gängiger lokaler Hardware.

Ultrakompaktes 4B-NVIDIA-Modell, das bequem auf nahezu jede moderne GPU passt – ideal für Edge- und mobile Setups.

Riesiges 80B-Mixture-of-Experts mit nur 3B aktiven Parametern — benötigt eine 48GB-Workstation-Karte, generiert aber so schnell wie ein kleines Modell.