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Workstation mit RTX 4090 24 GB
NVIDIA-Grafikkarte24 GiB1.008 GB/s82,6 TFLOPS
Sobald das System seinen Anteil genommen hat, bleiben diesem Rechner 23,20 GiB für das Modell: Platz für 17 der 26 Modelle, die wir bei der Referenzkompression messen, und das schwerste, das hineinpasst, ist qwen3.6-35b-a3b. Und wie schnell antwortet er? Das entscheidet nicht der Chip, sondern seine 1.008 GB/s Speicherbandbreite.
Bleibt für das Modell
Eigene Schätzung
Speicherbandbreite
Herstellerangabe
Modelle, die passen
Von Local AI Scope gemessen
Videos: Workstation mit RTX 4090 24 GB 2
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Der Speicher, den Sie wirklich nutzen können
Deshalb ist die Zahl auf der Verpackung nicht die Zahl, die Sie bekommen. Schreibtisch, Compositor und Grafikkontext geben ihren Anteil nie zurück, und ein Modell, das ihnen keinen Platz lässt, startet nicht — es stürzt ab.
| Speicher | GiB |
|---|---|
| Speicher des Rechners | 24 |
| Für das System reserviert | −0,80 |
| Bleibt für das Modell | 23,20 |
Speicherbandbreite
Es sind zwei verschiedene Grenzen, und man verwechselt sie leicht. Während das Modell die Antwort schreibt, bestimmt die Bandbreite: Für jeden Token müssen die Gewichte, die es nutzt, erneut gelesen werden (bei einem dichten Modell alle, bei einem Mixture-of-Experts-Modell die gemeinsamen Schichten und nur die aktiven Experten), Tokens pro Sekunde sind also ungefähr Bandbreite geteilt durch diese Menge. Während das Modell Ihr Dokument liest, bestimmt die Rechenleistung: Die Eingabe wird auf einmal verarbeitet. Darum kann ein Notebook ohne GPU Minuten bis zum ersten Wort brauchen und danach in erträglichem Tempo schreiben.
1.008 GB/s — Herstellerangabe · gegen die Herstellerseite geprüft am 2026-08-25 (Quelle).
Rechenleistung: 82,6 TFLOPS (FP32-Shader-TFLOPS) — Herstellerangabe, unter anderem Namen · der Hersteller veröffentlicht diese Zahl als FP32-Shader-TFLOPS, nicht als FP16; gegen die Herstellerseite geprüft am 2026-08-25 (Quelle). Die Zahlen dieser Zeile stammen je nach Rechner nicht aus derselben Messgröße, weil jeder Hersteller eine andere veröffentlicht. Vergleichen Sie sie zwischen Rechnern nur mit diesem Wissen.
Welche Modelle hier hineinpassen und welche nicht
Passen heißt, dass drei Dinge gleichzeitig in den übrigen Speicher passen: die Modelldatei, ihr Kontextspeicher und die Arbeitsreserve der Laufzeitumgebung. Der Kontextspeicher wird aus dem von jedem Modell angegebenen Aufmerksamkeitsmuster Schicht für Schicht berechnet, nicht aus der generischen Formel — deshalb passen hier Modelle, die diese Formel für unmöglich erklären würde.
| Modell | Gezeigte Kompression | Modellgröße | 8k | 32k | 128k | Größter Kontext, der passt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | ja | ja | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | ja | ja | — | 32k |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| qwen3.5-9b | Q4_K_M |
5,29 GiB | ja | ja | ja | 256k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | ja | ja | ja | 256k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| muse-glimmer-30b | Q4_K_M |
15,61 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| flint-40b | Q4_K_M |
23,61 GiB | nein | nein | nein | — |
| nemotron-3.5-lightning-30b | Q4_K_M |
23,73 GiB | nein | nein | nein | — |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | nein | nein | nein | — |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | nein | nein | nein | — |
| nemotron-3.5-super-120b | Q4_K_M |
65,29 GiB | nein | nein | nein | — |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | nein | nein | nein | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | nein | nein | nein | — |
| glm-5.3-flash | Q4_K_M |
187,04 GiB | nein | nein | nein | — |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | nein | nein | nein | — |
Die Größen sind die der tatsächlich veröffentlichten Dateien in der Referenzkompression, eine Stufe je Zeile: Q4_K_M, wo der Autor sie veröffentlicht, sonst die nächstgelegene. Jede Zeile nennt, welche sie zeigt. Q4_K_M ist unsere Qualitätsuntergrenze: darunter ist der Verlust in den Antworten hörbar. Ein Modell, das hier nur mit stärkerer Kompression passen würde, gilt bewusst als nicht passend. Ein Gedankenstrich in einer Kontextspalte heißt, dass das Modell diesen Kontext gar nicht anbietet, es gibt also nichts einzupassen.
Modelle, die passen — 17 von den 26 gemessenen Modellen
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - granite-4.2-8b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - qwen3.5-9b
Q4_K_M— Kontext 256k Tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— Kontext 256k Tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - mistral-small-24b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3.8-27b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - muse-glimmer-30b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - qwen3.6-27b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - gemma4-31b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens
Modelle, die nicht passen — 9 von den 26 gemessenen Modellen
- flint-40b
Q4_K_M— es fehlen 1,22 GiB - nemotron-3.5-lightning-30b
Q4_K_M— es fehlen 1,23 GiB - gpt-oss-120b
Q4_K_M— es fehlen 36,08 GiB - llama4-scout-17b
Q4_K_M— es fehlen 39,10 GiB - nemotron-3.5-super-120b
Q4_K_M— es fehlen 42,80 GiB - qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— es fehlen 64,82 GiB - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— es fehlen 105,09 GiB - glm-5.3-flash
Q4_K_M— es fehlen 164,60 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— es fehlen 411,92 GiB
Darf es etwas stärker komprimiert sein? Dann ist auf dieser Liste nicht alles außer Reichweite. Bei den 23,20 GiB VRAM, die hier für das Modell bleiben, heißt das: flint-40b passt als Q4_K_S (22,19 GiB) mit bis zu 8k Tokens Kontext, und nemotron-3.5-lightning-30b passt als Q4_K_S (21,61 GiB) mit bis zu 32k Tokens Kontext. Unterhalb der Kompression aus der Tabelle verliert ein Modell an Qualität; deshalb bleibt unsere Zählung bei der Tabelle.
Die Rechner daneben
- Büro-Notebook, nur CPU, 16 GB — 13,00 GiB für das Modell, 9 / 26 Modelle
- Mac mit M4 Pro und 24 GB — 21,00 GiB für das Modell, 16 / 26 Modelle
- Mac mini mit M6 und 32 GB Unified Memory — 29,00 GiB für das Modell, 19 / 26 Modelle
- Mini-PC mit NPU und 32 GB LPDDR5X — 29,00 GiB für das Modell, 19 / 26 Modelle
Preis und Verfügbarkeit
Was ein Rechner kostet, entscheidet genauso viel wie das, was hineinpasst — der Preis gehört also auf diese Seite. Unten steht nur, was der Hersteller veröffentlicht, mit dem betroffenen Markt und dem Tag der Abfrage.
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