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Beste Ollama-Modelle für 4 GB VRAM?

Quantization & VRAM

Wichtigste Punkte

  • ✓Bestes Modell für 4 GB VRAM: Phi-4 Mini Q4 mit ~3,2 GB — höchste Qualität in diesem Tier
  • ✓Gemma 2 2B (1,5 GB) ist die schnellste Option; SmolLM 1.7B (1,0 GB) ist das kleinste
  • ✓Llama 3 8B passt bei keiner Quantisierung — es benötigt mindestens 5,5 GB

Was in 4 GB VRAM passt

Stand Mai 2026: Mit 4 GB VRAM sind Sie auf Modelle mit 3 Milliarden Parametern oder weniger bei Q4-Quantisierung beschränkt. Das schließt alle gängigen lokalen Modelle aus — Llama 3 8B, Mistral 7B, Qwen 14B. Drei moderne kleine Modelle performen überraschend gut: Phi-4 Mini entspricht GPT-3.5 bei Instruction Following, Gemma 2 2B bewältigt schnellen Chat und SmolLM 1.7B läuft auf integrierten Grafiken.

Phi-4 Mini ist die erste Wahl in diesem Tier. Trotz seiner kleinen Größe bewältigt es allgemeines Q&A, leichtes Coding und Dokumentenzusammenfassung mit ~25 Token pro Sekunde. Gemma 2 2B ist schneller für Single-Turn-Chat. SmolLM 1.7B ist die Rückfallalternative, wenn sogar Phi-4 Mini Ihren VRAM zu nah an das Limit bringt.

ModellVRAMAnwendungsbereich
Phi-4 Mini Q43,2 GBBeste Qualität bei 4 GB
Gemma 2 2B Q41,5 GBSchneller Single-Turn-Chat
SmolLM 1.7B Q41,0 GBMinimaler VRAM-Bedarf

Was nicht in 4 GB passt

Diese Modelle werden häufig angefragt, benötigen aber bei jeder Quantisierungsstufe mehr als 4 GB VRAM:

Ein Upgrade auf 6 GB schaltet Llama 3 8B und Mistral 7B frei — die zwei beliebtesten lokalen Modelle. Siehe beste lokale LLMs für 6 GB VRAM. Für einen vollständigen Hardware-Vergleich, siehe schnellste lokale LLMs für Low-End-PCs.

  • ▸Llama 3 8B — benötigt ~5,5 GB bei Q4_K_M (Minimum)
  • ▸Mistral 7B — benötigt ~4,5 GB bei Q4_K_M (marginal; riskant bei 4 GB mit Kontext-Overhead)
  • ▸Phi-4 (vollständig 14B) — benötigt ~9,8 GB
  • ▸Qwen 14B — benötigt ~9,5 GB bei Q4_K_M

Schnelle Antworten zu 4-GB-VRAM-Modellen

Reicht 4 GB VRAM für ein nützliches LLM?▾
Ja, für grundlegende Aufgaben. Phi-4 Mini bewältigt allgemeines Q&A und leichtes Coding mit ~25 Tok/s. Für längere Kontexte, mehrstufige Coding-Agenten oder Dokumentenanalyse ist 4 GB ein Engpass — upgraden Sie auf 6 GB oder mehr.
Kann ich Llama 3 mit 4 GB VRAM betreiben?▾
Nein. Llama 3 8B benötigt mindestens ~5,5 GB bei Q4_K_M. Llama 3.2 3B passt in ~2,5 GB, wenn Sie speziell eine Llama-Variante wollen. Siehe den vollständigen VRAM-Anforderungsleitfaden.
Welche GPU hat 4 GB VRAM?▾
RTX 3050 Ti (4 GB), GTX 1650 Super (4 GB) und AMD RX 6500 XT (4 GB) sind die häufigsten. Alle drei funktionieren mit Ollama — NVIDIA via CUDA, AMD via ROCm oder Vulkan.
Kann der CPU-only-Modus das 4-GB-VRAM-Limit umgehen?▾
Ja. Ohne GPU verwendet Llama 3 8B Q4 ~6 GB System-RAM und läuft mit 3–6 Tok/s auf einer modernen 8-Kern-CPU. Langsamer, funktioniert aber, wenn genug RAM vorhanden ist.
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