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pbhappliedsystems · Text & Chat · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)

qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M

Sprachmodelle für Chat, Wissen und Alltag — die Klassiker für den eigenen Rechner.

Apache-2.0

Größe (kompakt)4,7 GB
Kleinste Variante4,7 GB
LizenzApache-2.0
Parameter7B
KategorieText & Chat
Downloads (30 Tage)1k
Likes2
Aktualisiertvor 9 Tagen
Erstelltvor 6 Mon.
Hersteller/Orgpbhappliedsystems
Repo-Größe (alle Dateien)4,7 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Qwen 2.5 7B Instruct ist ein kompaktes Sprachmodell von Alibaba, das Aufgaben wie Zusammenfassen, Übersetzen, Textverfassen und einfache Code-Fragen bearbeitet. Die GGUF/Q4-K-M-Variante ist für den Betrieb auf heimischen Rechnern optimiert und braucht rund 4,5 GB RAM oder VRAM.

Stärken

Gute Mehrsprachigkeit (auch Deutsch), verlässliche Alltagsaufgaben und Apache-2.0-Lizenz, die auch kommerzielle Nutzung ohne Ärger erlaubt.

Grenzen

Bei komplexem Reasoning und sehr präzisen Aufgaben erreicht es nicht das Niveau großer, kommerzieller Modelle – und die 4-Bit-Quantisierung kostet zusätzlich etwas an Genauigkeit.

Für wen?

Für alle, die KI-Funktionen lokal und kostenlos testen wollen, ohne sensible Daten in die Cloud schicken zu müssen.

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/pbhappliedsystems/qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get pbhappliedsystems/qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-Ordner
Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)).

SprachmodellBeantwortet Fragen, schreibt und fasst Texte zusammen.
Basis: Qwen2.5-7B-InstructAufgebaut auf Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct (Quantisierung) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz1 Hugging-Face-Space nutzt dieses Modell.
Großes KontextfensterBis zu 33k Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
MehrsprachigEnglisch, Chinesisch
1 VariantenGGUF-Dateien von 4,7 GB bis 4,7 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
TechnikModelltyp: qwen2

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)
qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M4,7 GB6,7 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M

  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 qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt 4,7 GB, die kleinste 4,7 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet qwen-2.5-7B-instruct-gguf-Q4-K-M?

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

Ähnliche Modelle: JiRackUltra_7b · FLX · Hy-MT2-7B · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.