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Kann mein PC lokale KI ausführen?

Geben Sie RAM, VRAM, Einsatzzweck und Kontextlänge ein, um eine vorsichtige Einschätzung geeigneter Modellgrößen zu erhalten – auch für kleinere PCs ohne separate Grafikkarte. Die Berechnung läuft vollständig in Ihrem Browser. Es werden keine Daten hochgeladen. Das Ergebnis ist weder ein Benchmark noch eine Kompatibilitätsgarantie.

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Ihre Hardware

Beispielkonfiguration auswählen – kein automatischer Hardware-Scan:

Gemeinsam genutzter Grafikspeicher ist nicht mit dediziertem VRAM gleichzusetzen. Wenn Ihr PC keine separate Grafikkarte hat, geben Sie 0 ein.

Wo finde ich RAM und VRAM unter Windows?
  1. Drücken Sie Ctrl + Shift + Esc , um den Task-Manager zu öffnen.
  2. Wählen Sie Leistung → Arbeitsspeicher , um den installierten RAM zu sehen.
  3. Wählen Sie Leistung → GPU und suchen Sie Dedizierter GPU-Speicher. Falls mehrere GPUs angezeigt werden, wählen Sie die GPU, auf der Sie das KI-Modell ausführen möchten.

Gemeinsam genutzter Grafikspeicher ist kein dedizierter VRAM. Dieser Rechner verwendet bewusst vorsichtige Werte für den tatsächlich nutzbaren Speicher.

SCHÄTZUNG

Bereit für eine erste Einschätzung

Nutzen Sie das Formular, um eine vorsichtige Einschätzung der passenden Modellgrößen zu erhalten.

Empfohlener Einstieg—
Ausführungsart—
Geschätzter Speicherbedarf—

So verteilt sich der Speicherbedarf

Alle Modellgrößen werden auf derselben Speicherskala dargestellt. Ob ein Modell vollständig auf der GPU, teilweise auf der GPU oder nur im RAM läuft, hängt von der tatsächlichen Speicherverteilung ab.

Geschätzter Speicherbedarf, keine Messung Ihres PCs, kein Geschwindigkeitstest und keine Kompatibilitätsgarantie.

Schätzung speichern oder teilen

Es werden keine Daten hochgeladen. Ihr Browser kopiert nur den Text, den Sie selbst auswählen.

Was diese Schätzung berechnet

Der Rechner schätzt den Speicherbedarf für Modellgewichte, Kontext und Laufzeitumgebung. Er prüft, ob die aufgeführten Q4-Modellgrößen vollständig in den Grafikspeicher passen, eine Aufteilung zwischen GPU und RAM erfordern, nur im RAM ausführbar sind oder nicht sicher passen.

Was „passt in den Speicher“ nicht bedeutet

Ein Modell, das in den Speicher passt, ist nicht automatisch schnell oder mit Ihrer Laufzeitumgebung kompatibel. GPU-Architektur, Speicherbandbreite, konkrete Quantisierung und Modellimplementierung entscheiden über die tatsächliche Leistung.

Nächster Schritt: am echten PC überprüfen

LLMRadar empfiehlt Modelle anhand der tatsächlichen Hardware und berücksichtigt Nachweise aus lokalen Laufzeittests. HardwareRadar untersucht die Windows-Hardware und ihre Messwerte.

Schätzung verstehen

Wie viel VRAM braucht lokale KI?Warum Quantisierung, Kontextlänge und Auslagerung den Speicherbedarf verändern.Welches lokale KI-Modell läuft auf meinem PC?Ein Verfahren zur Modellauswahl auf Basis der vorhandenen Hardware.So funktioniert lokale KI unter WindowsModelle, Speicher, Werkzeuge und Grenzen externer Anbieter.