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EldanRing · Mixed (Text + Bild) · ⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC)

Winnow-E4B

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

NEU Update Apache-2.0

Größe (kompakt)–
Kleinste Variante–
LizenzApache-2.0
Parameter4B
KategorieMixed (Text + Bild)
Downloads (30 Tage)49k
Likes11
Aktualisiertvor 3 Tagen
Erstelltvor 22 Tagen
Hersteller/OrgEldanRing

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Winnow-E4B ist ein multimodales Modell mit 4 Milliarden Parametern, das Texte verstehen, beantworten und teilweise auch Bilder einordnen kann – also ein Allrounder für viele typische KI-Aufgaben im Alltag.

Stärken

Mit 4 Milliarden Parametern ist es kompakt genug, um auf gängigen Consumer-GPUs oder sogar etwas stärkeren Laptops zu laufen, ohne dass man ein Server-Setup braucht.

Grenzen

Für hochkomplexe oder fachspezifische Aufgaben merkt man schnell die Grenzen von 4 Milliarden Parametern, und die Apache-2.0-Lizenz gibt zwar viel Freiheit, sagt aber nichts über Trainingssicherheit oder Verlässlichkeit der Ausgaben.

Für wen?

Für Bastler und Entwickler, die ein lokales KI-Modell ohne API-Kosten ausprobieren oder in eigene Tools einbauen wollen, ohne gleich in High-End-Hardware investieren 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-E4B GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/EldanRing/Winnow-E4B

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC)).

Versteht BilderKann Bilder ansehen und Fragen dazu beantworten — z. B. Screenshots, Fotos, Dokumente.
Basis: gemma-4-E4B-itAufgebaut auf google/gemma-4-E4B-it (Feintuning) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz4 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Großes KontextfensterBis zu 131k Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
Als GGUF verfügbarLäuft mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Neu erschienenErst seit vor 22 Tagen online.
TechnikModelltyp: gemma4 · 42 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-E4B

  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-E4B 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-E4B?

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 · ⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.