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

Qwen3.8-4B-Distill

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

Apache-2.0

Größe (kompakt)2,8 GB
Kleinste Variante2,8 GB
LizenzApache-2.0
Parameter4B
KategorieText & Chat
Downloads (30 Tage)611k
Likes166
Aktualisiertvor 2 Mon.
Erstelltvor 2 Mon.
Hersteller/Orgempero-ai
Repo-Größe (alle Dateien)22,8 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein kompaktes Textmodell mit 4 Milliarden Parametern, das auf einem größeren Qwen-Modell distilliert wurde. Es verarbeitet und erzeugt deutschen und englischen Text, beantwortet Fragen und hilft bei einfachen Schreib- und Analyseaufgaben direkt auf der eigenen Hardware.

Stärken

Dank der Distillation steckt ein überraschend solides Verhältnis aus Textqualität und Modellgröße drin – und es läuft schon auf Consumer-GPUs ohne Agenturhardware.

Grenzen

Mit 4B Parametern stößt es bei komplexen Mehrschrittaufgaben und Fachthemen schnell an Grenzen; die Genauigkeit ist messbar unter der des großen Lehrmodells.

Für wen?

Für alle, die ein lokales Modell für schnelle Textaufgaben wollen, ohne eine schwere GPU oder einen Cloud-Account zu brauchen.

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/empero-ai/Qwen3.8-4B-Distill-GGUF
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get empero-ai/Qwen3.8-4B-Distill-GGUF
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m Qwen3.8-4B-Distill-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.
Denkt in SchrittenReasoning-Modell — stark bei kniffligen Aufgaben mit Zwischenschritten.
Basis: Qwen3.8-4BAufgebaut auf empero-ai/Qwen3.8-4B — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz2 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Großes KontextfensterBis zu 262k Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
SpracheEnglisch
5 VariantenGGUF-Dateien von 2,8 GB bis 8,7 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Beliebt611k Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: qwen3_5 · 32 Schichten · 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)
Qwen3.8-4B-Q4_K_M2,8 GB4,8 GB
Qwen3.8-4B-Q5_K_M3,2 GB5,2 GB
Qwen3.8-4B-Q6_K3,6 GB5,6 GB
Qwen3.8-4B-Q8_04,6 GB6,6 GB
Qwen3.8-4B-BF168,7 GB10,7 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du Qwen3.8-4B-Distill

  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 Qwen3.8-4B-Distill auf meinem Rechner?

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

Was kostet Qwen3.8-4B-Distill?

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

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