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Die besten Ollama-Modelle im Moment?

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Schnelle Antwort

Stand Mai 2026: Das beste allgemeine Ollama-Modell ist Llama 3 8B. Für Coding führt Qwen 3 Coder 14B. Für kompakte Nutzung ist Phi-4 Mini ausgezeichnet. Diese Seite wird monatlich aktualisiert.

  • ▸Bestes allgemeines Modell: Llama 3 8B Q4_K_M
  • ▸Bestes Coding-Modell: Qwen 3 Coder 14B Q4
  • ▸Bestes kompaktes Modell: Phi-4 Mini Q4

Aktualisiert: 2026-05

Ollama

Wichtigste Punkte

  • ✓Beste Allzwecknutzung: Llama 3 8B Q4_K_M — passt in 6 GB VRAM, ~20 tok/s, ausgezeichnetes Instruction-Following
  • ✓Bestes Coding: Qwen 3 Coder 14B Q4_K_M — bester HumanEval-Score in der 14B-Klasse, benötigt 10 GB VRAM
  • ✓Bestes kompaktes Modell: Phi-4 Mini Q4 — läuft auf 4 GB VRAM oder nur CPU, starkes Reasoning für seine Größe
  • ✓Ein Modell von vor 6 Monaten mit ausgereifter Quantisierung übertrifft oft ein brandneues Release mit begrenzter Community-Unterstützung

Die drei Tier-Spitzenreiter

Stand Mai 2026: Das beste Ollama-Modell für den allgemeinen Gebrauch ist Llama 3 8B Q4_K_M. Diese Seite wird monatlich aktualisiert — zuletzt überprüft im Mai 2026.

"Bestes" bedeutet in der Praxis die höchste Balance aus Ausgabequalität, Inferenzgeschwindigkeit und VRAM-Effizienz — nicht allein ein roher Benchmark-Score. Ein 7B-Modell mit 20 tok/s ist für die tägliche Arbeit nützlicher als ein 14B-Modell, das 10 GB benötigt und bei 12 tok/s läuft.

Die folgende Tabelle zeigt den aktuellen Spitzenreiter in jedem VRAM-Tier. Alle drei laufen mit Ollama out of the box via einem einzigen ollama pull-Befehl.

TierModellWarum führend
Kompakt (≤4 GB)Phi-4 Mini Q4Bestes Reasoning-pro-GB in diesem Tier
Allgemein (6–8 GB)Llama 3 8B Q4_K_MBeste Qualität-pro-GB in der 8B-Klasse
Coding (10–12 GB)Qwen 3 Coder 14B Q4Bester HumanEval-Score im 14B-Tier

Wenn Neuer Nicht Besser Ist

Ein neues Modell-Release wird nicht automatisch zur besten Ollama-Wahl. Quantisierungsqualität, Community-Fine-Tunes und Ollama-Integrationsreife brauchen 4–8 Wochen, um mit einem frischen Release Schritt zu halten.

Llama 3 8B und Mistral Small bleiben Top-Empfehlungen nicht weil sie die neuesten sind, sondern weil ihre Q4_K_M-Quantisierungen gut optimiert sind, ihre System-Prompts gut verstanden werden und ihre Performance über verschiedene Hardware hinweg vorhersagbar ist.

Warten Sie, bis ein Modell seine Spitzenposition 6+ Wochen gehalten hat, bevor Sie es für den Produktionseinsatz nutzen. Für einen tieferen Einblick, wie Sie Modelle für Ihre spezifische Arbeitslast evaluieren, lesen Sie die Top-Open-Source-Modelle für Ollama.

Zuletzt überprüft: Mai 2026. Wenn die Daten oben veraltet aussehen, prüfen Sie die offizielle Ollama GitHub-Release-Seite oder die Modell-Bibliothek.

Verwandte Leitfäden

Schnelle Antworten zu Ollama-Modellen

Sollte ich immer das neueste Ollama-Modell verwenden?▾
Nicht automatisch. Neue Releases brauchen 4–8 Wochen, bis Community-Quantisierungen, Fine-Tunes und Ollama-Integration ausgereift sind. Schauen Sie in die obige Tabelle für die aktuell geprüften Top-Empfehlungen. Für reine CPU-Setups lesen Sie beste Ollama-Modelle für CPU-only-Nutzung.
Wie oft wechselt das "beste" Ollama-Modell?▾
Allgemeine Top-Empfehlungen ändern sich alle 2–3 Monate. Coding-Modelle aktualisieren sich häufiger, da sich Benchmark-Spitzenreiter wechseln. Diese Seite wird monatlich überprüft.
Welches Ollama-Modell ist derzeit das beste für Coding?▾
Qwen 3 Coder 14B bei Q4_K_M. Es führt HumanEval-Benchmarks in der 14B-Klasse und bearbeitet Python, TypeScript und Go ohne spezielles Prompting. Benötigt 10 GB VRAM.
Sind Qwen-Modelle im Jahr 2026 besser als Llama-Modelle?▾
Für Coding: ja, Qwen 3 Coder führt. Für allgemeine Konversation und Instruction-Following im 8B-Tier: Llama 3 8B bleibt wettbewerbsfähig und läuft aufgrund seiner kleineren Größe auf gleicher Hardware schneller.
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