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jajmangold · 3D & Spezial · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

gemma-4-12b-constraintkit

3D-Objekte und Spezialmodelle.

NEU Apache-2.0

Größe (kompakt)–
Kleinste Variante9,8 GB
LizenzApache-2.0
Parameter12B
Kategorie3D & Spezial
Downloads (30 Tage)355
Likes2
Aktualisiertvor 22 Tagen
Erstelltvor 22 Tagen
Hersteller/Orgjajmangold
Repo-Größe (alle Dateien)9,8 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein lokales KI-Modell mit 12 Milliarden Parametern, das auf der Kategorie 3D ausgerichtet ist – es soll also beim Erzeugen, Verstehen oder Bearbeiten von 3D-Inhalten helfen, ohne dass Daten in die Cloud gehen.

Stärken

Läuft komplett auf der eigenen Hardware, nutzt eine offene Apache-2.0-Lizenz und liefert bei 12B Parametern eine brauchbare Balance zwischen Leistung und Speicherbedarf.

Grenzen

12B brauchen je nach Quantisierung 7–24 GB RAM, bei komplexen oder hochauflösenden 3D-Aufgaben bleibt es hinter großen proprietären Modellen zurück, und der genaue Funktionsumfang von „constraintkit' hängt vom jeweiligen Build ab.

Für wen?

Für Entwickler und 3D-Interessierte, die KI lokal und datenschutzfreundlich einsetzen wollen, ohne Geld für API-Zugänge auszugeben.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).

🚀 Ollama (Ein-Klick)

Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.

ollama run hf.co/jajmangold/gemma-4-12b-constraintkit-GGUF
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get jajmangold/gemma-4-12b-constraintkit-GGUF
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m gemma-4-12b-constraintkit-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-Ordner
Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Baut 3D-ObjekteErzeugt 3D-Modelle aus Text oder Bildern.
Basis: gemma-4-12B-itAufgebaut auf google/gemma-4-12B-it (Adapter) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Großes KontextfensterBis zu 262k Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
SpracheEnglisch
1 VariantenGGUF-Dateien von 9,8 GB bis 9,8 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Neu erschienenErst seit vor 22 Tagen online.
TechnikModelltyp: gemma4 · Bibliothek: gguf

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
gemma4-12b-constraintkit-grpo-Q6_K9,8 GB11,8 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du gemma-4-12b-constraintkit

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

Gleiches Modell lieber als API nutzen? Preisvergleich öffnen →

Häufige Fragen

Läuft gemma-4-12b-constraintkit auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste 9,8 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet gemma-4-12b-constraintkit?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: TRELLIS-text-xlarge · BrickGPT · BlenderLLM-IQ3_XXS · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.