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EldanRing · Mixed (Text + Bild) · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

Winnow-12B

Alleskönner: verstehen Text und Bilder zusammen — teils auch Audio.

NEU Update Apache-2.0

Größe (kompakt)–
Kleinste Variante–
LizenzApache-2.0
Parameter12B
KategorieMixed (Text + Bild)
Downloads (30 Tage)61k
Likes68
Aktualisiertvor 3 Tagen
Erstelltvor 26 Tagen
Hersteller/OrgEldanRing

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Winnow-12B ist ein lokales KI-Modell mit 12 Milliarden Parametern, das verschiedene Aufgaben wie Texterstellung, Zusammenfassungen und Frage-Beantwortung in einem Modell vereint. Da es offen lizenziert ist, lässt es sich ohne fremde Server direkt auf dem eigenen Rechner betreiben.

Stärken

Bei 12 Milliarden Parametern trifft es eine brauchbare Balance zwischen Antwortqualität und Hardware-Bedarf – stärkere Ergebnisse als viele kleine Modelle, ohne dass man eine GPU-Farm braucht.

Grenzen

Für eine flüssige Nutzung braucht man mindestens eine GPU mit rund 8–12 GB Grafikspeicher, und mit 12 Milliarden Parametern bleibt die Genauigkeit deutlich hinter großen Modellen wie GPT-4 oder Llama 405B zurück – bei komplexen oder fachspezifischen Fragen wird das schnell spürbar.

Für wen?

Ideal für Nutzer, die Wert auf Datenschutz und Unabhängigkeit legen und ihr Modell lokal laufen lassen wollen, ohne dabei auf einfachere Textaufgaben verzichten zu müssen.

So startest du es

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

⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „EldanRing/Winnow-12B GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/EldanRing/Winnow-12B

Dein Rechner

Besonderheiten

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

Versteht BilderKann Bilder ansehen und Fragen dazu beantworten — z. B. Screenshots, Fotos, Dokumente.
Basis: gemma-4-12B-itAufgebaut auf google/gemma-4-12B-it (Feintuning) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz5 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Großes KontextfensterBis zu 262k Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
Als GGUF verfügbarLäuft mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Gerade im TrendAktuell weit oben bei Hugging Face.
Neu erschienenErst seit vor 26 Tagen online.
TechnikModelltyp: gemma4_unified · 48 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)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du Winnow-12B

  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 Winnow-12B auf meinem Rechner?

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

Was kostet Winnow-12B?

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

Ähnliche Modelle: gemma3 · qwen3.5 · llava · 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.