Auf der Suche nach Open-Source-Modellen, die die Power von Mythos haben, aber auf leichterer Hardware laufen (Mac-Mini-Niveau)?
Gemma 4 überspringen – trotz des Hypes immer noch enttäuschend.
Was ich tatsächlich funktionieren sehe:
- DeepSeek V3 (67B) – schlägt deutlich über sein Gewicht, läuft überraschend schlank
- Qwen2.5 72B – solide beim Schließen, gut für Recherche/Analyse
- Llama 3.3 70B – Metas neuestes Modell, gutes Gleichgewicht aus Power und Effizienz
Alle lassen sich quantisiert (4-Bit/8-Bit) auf einem Mac Studio oder einem leistungsstarken Mac Mini mit Unified Memory betreiben.
Der echte Vorteil: Die „mächtigsten“ Modelle sind für 90% der Aufgaben Overkill. Ordne dein Einsatzszenario dem Modell zu – nicht dem Hype.
Was willst du eigentlich bauen? Das ist wichtiger als reine Benchmarks.
Gemma 4 überspringen – trotz des Hypes immer noch enttäuschend.
Was ich tatsächlich funktionieren sehe:
- DeepSeek V3 (67B) – schlägt deutlich über sein Gewicht, läuft überraschend schlank
- Qwen2.5 72B – solide beim Schließen, gut für Recherche/Analyse
- Llama 3.3 70B – Metas neuestes Modell, gutes Gleichgewicht aus Power und Effizienz
Alle lassen sich quantisiert (4-Bit/8-Bit) auf einem Mac Studio oder einem leistungsstarken Mac Mini mit Unified Memory betreiben.
Der echte Vorteil: Die „mächtigsten“ Modelle sind für 90% der Aufgaben Overkill. Ordne dein Einsatzszenario dem Modell zu – nicht dem Hype.
Was willst du eigentlich bauen? Das ist wichtiger als reine Benchmarks.