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LocalLLaMA-Diskussion: Modellgrößen jenseits 500B bedrohen lokale Inferenz

ToolsBolt Qwen NVIDIA Hardware DeepSeek Mistral Hugging Face

CompaniesDeepSeek Hugging Face NVIDIA Mistral AI Zhipu AI

Warum es zählt

Modelle wie Mistral-Large-4 (1T) oder GLM-5.X (744B) passen selbst in Q4-Quantisierung nicht mehr auf 128-GB-Unified-Memory-Systeme. Wer lokal inferieren will, muss künftig auf Distillate oder native Low-Bit-Modelle (Ternary MoE ~100B in ~20 GB) setzen — oder auf größere Hardware warten.

— Lumeric Redaktion

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