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unsloth · Video · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

LTX-2

Videos erzeugen oder Bilder animieren — braucht viel GPU, ideal fürs Mieten.

Andere

Größe (kompakt)12,8 GB
Kleinste Variante8,1 GB
LizenzAndere
Parameter–
KategorieVideo
Downloads (30 Tage)20k
Likes138
Aktualisiertvor 9 Mon.
Erstelltvor 9 Mon.
Hersteller/Orgunsloth
Repo-Größe (alle Dateien)303,9 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

LTX-2 ist ein lokales KI-Modell für Audioaufgaben – etwa Sprachsynthese, Audioverarbeitung oder Sound-Generierung, das auf der eigenen Hardware läuft.

Stärken

Läuft lokal, ohne dass Audio-Daten an einen Server geschickt werden müssen, und eignet sich gut für eigene Pipelines.

Grenzen

Parameterzahl und Lizenzdetails sind nicht transparent dokumentiert, und die Audioqualität dürfte noch nicht auf dem Niveau großer Cloud-Dienste liegen.

Für wen?

Für Entwickler und Audio-Enthusiasten, die KI-Audiofunktionen testen wollen, ohne dabei abhängig von einer Cloud zu sein.

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/unsloth/LTX-2-GGUF
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get unsloth/LTX-2-GGUF
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m LTX-2-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)).

Video aus BildernAnimiert ein Standbild zum Kurzvideo.
Basis: LTX-2Aufgebaut auf Lightricks/LTX-2 (Quantisierung) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Paper / ForschungarXiv:2601.03233 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz1 Hugging-Face-Space nutzt dieses Modell.
Mehrsprachigu. a. Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Japanisch, Koreanisch
14 VariantenGGUF-Dateien von 8,1 GB bis 13,7 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
TechnikModelltyp: ltxv · Bibliothek: ggml

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)
ltx-2-19b-dev-Q2_K8,1 GB10,1 GB
ltx-2-19b-dev-Q3_K_S9,5 GB11,5 GB
ltx-2-19b-dev-Q3_K_M10,1 GB12,1 GB
ltx-2-19b-dev-UD-Q2_K_L10,1 GB12,1 GB
ltx-2-19b-dev-UD-Q3_K_M10,1 GB12,1 GB
ltx-2-19b-dev-Q3_K_L10,7 GB12,7 GB
ltx-2-19b-dev-Q4_011,3 GB13,3 GB
ltx-2-19b-dev-UD-Q2_K_XL11,6 GB13,6 GB
ltx-2-19b-dev-UD-Q4_K_S11,6 GB13,6 GB
ltx-2-19b-dev-Q4_K_S11,9 GB13,9 GB
ltx-2-19b-dev-Q4_112,3 GB14,3 GB
ltx-2-19b-dev-Q4_K_M12,8 GB14,8 GB
… und 2 weitere Varianten — die komplette Liste steht im HF-Repo (Link oben)
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du LTX-2

  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.

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Häufige Fragen

Läuft LTX-2 auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt 12,8 GB, die kleinste 8,1 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet LTX-2?

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

Ähnliche Modelle: LTX-2.5-22B-distilled-W4A8-ConvRot · MiniMax-H3-Pruned · MiniMax-H3 · 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.