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47 Modellfamilien, 90 Modelle. Stand der Daten: 9.10.2026, Quelle: Hugging Face.
Offene Alternativen zu ChatGPT, Gemini und Copilot zum Chatten, Analysieren und Programmieren.
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 3 Grössen von 304.2B bis 1.7T Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
09/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 3 Grössen von 31.2B bis 753.3B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
08/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 3 Grössen von 27.8B bis 2.4T Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
08/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 3 Grössen von 3.7B bis 29.3B Parametern.
08/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 31.6B Parameter, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
08/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 2.7B bis 8.5B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
07/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 8.9B bis 72B Parametern.
07/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 3 Grössen von 49.1B bis 2.8T Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
06/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 30.5B bis 218.8B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
06/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 228.7B bis 427B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
06/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 5 Grössen von 5.1B bis 31.3B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
05/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 27.8B bis 36B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
04/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 3 Grössen von 119.4B bis 675B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
03/2026
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 8 Grössen von 900M bis 403.4B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
02/2026
Offenes Modell für Programmierer. 79.7B Parameter, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
01/2026
Offenes Modell für Programmierer. 2 Grössen von 24B bis 125B Parametern.
11/2025
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 20.9B bis 116.8B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
08/2025
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 3.8B bis 14.7B Parametern.
04/2025
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 108.6B bis 401.6B Parametern, teils Mixture-of-Experts (nur ein Teil der Parameter ist pro Token aktiv).
04/2025
Offenes Sprachmodell für Chat und Text. 2 Grössen von 8B bis 70.6B Parametern.
11/2024
Für semantische Suche und RAG über eigene Dokumente.
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 700M Parameter.
09/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 2 Grössen von 1.1B bis 7.5B Parametern.
07/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 2 Grössen von 100M bis 300M Parametern.
04/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 3 Grössen von 300M bis 27B Parametern.
03/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 600M Parameter.
01/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 600M Parameter.
01/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 2 Grössen von 2.1B bis 8.1B Parametern.
01/2026
Erzeugt Vektoren für semantische Suche und RAG. 600M Parameter.
01/2024
Sprache in Text umwandeln und Text in Sprache.
Wandelt Sprache in Text um. 600M Parameter.
05/2026
Wandelt Sprache in Text um. 2.1B Parameter.
03/2026
Erzeugt Sprache aus Text. 4.6B Parameter.
03/2026
Wandelt Sprache in Text um. 2.3B Parameter.
02/2026
Wandelt Sprache in Text um. 2 Grössen von 900M bis 2.3B Parametern.
01/2026
Erzeugt Sprache aus Text. 1.9B Parameter.
01/2026
Wandelt Sprache in Text um. 8.7B Parameter.
01/2026
Wandelt Sprache in Text um. 4.4B Parameter.
01/2026
Erzeugt Sprache aus Text. 1B Parameter.
12/2025
Wandelt Sprache in Text um. 2 Grössen von 800M bis 1.5B Parametern.
10/2024
Bilder aus Text erzeugen, auf der eigenen Hardware.
Erzeugt Bilder aus Text. 2 Grössen von 7.1B bis 20.4B Parametern.
09/2026
Erzeugt Bilder aus Text. 12.8B Parameter.
06/2026
Erzeugt Bilder aus Text. 8B Parameter.
04/2026
Erzeugt Bilder aus Text. 2 Grössen von 3.9B bis 9.1B Parametern.
03/2026
Erzeugt Bilder aus Text. 2 Grössen von 6.2B bis 6.2B Parametern.
01/2026
Erzeugt Bilder aus Text. 6.9B Parameter.
01/2026
Erzeugt Bilder aus Text. 83B Parameter.
09/2025
Erzeugt Bilder aus Text. 11.9B Parameter.
07/2024
Erzeugt Bilder aus Text. 2.6B Parameter.
07/2023
Modellgrösse wählen, wir rechnen Speicher, Tempo und Stromkosten.
Das Modell braucht rund 23 GB Speicher. Passiv gekühlt, Lüfter und 8-Pin-EPS-Kabel nötig.
| Karte | Anzahl | Eingabe Tok./s | Ausgabe Tok./Min. | Watt | CHF / Mio. |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla T4 16 GB | 2 | 237 | 485 | 198 | 1.91 |
| Tesla V100 16 GB | 2 | 593 | 1'351 | 450 | 1.55 |
| AMD Instinct MI50 16 GB | 2 | 205 | 1'036 | 520 | 2.34 |
| Tesla V100 32 GB | 1 | 641 | 1'459 | 275 | 0.88 |
| AMD Instinct MI50 32 GB | 1 | 222 | 1'119 | 310 | 1.29 |
| A100 40 GB | 1 | 1'022 | 1'734 | 275 | 0.74 |
| CMP 170HX 64 GB (entsperrt) | 1 | 569 | 1'598 | 275 | 0.80 |
| A100 80 GB | 1 | 1'022 | 2'157 | 310 | 0.67 |
«Entsperrt»: Mining-Karte, deren Speicher per Software auf 64 GB freigeschaltet wird. Ohne Herstellergarantie, Tempo vorsichtig geschätzt, wird nur empfohlen, wenn keine andere Karte passt.
Schätzwerte für einen Nutzer, der Text erzeugt. Die Empfehlung nimmt so wenige Karten wie möglich, davon die kleinste mit flüssigem Tempo (ab 20 Tokens/s). Ausgabe und Eingabe basieren auf gemessenen Werten jeder Karte, hochgerechnet auf Ihre Modellgrösse. Die A100 40 GB ist aus der 80-GB-Messung abgeleitet. Mehrere Karten teilen sich das Modell schichtweise und arbeiten nacheinander: mehr Speicher, aber kein zusätzliches Tempo. Stromverbrauch: Karten bei 70 % ihrer Maximalleistung plus 100 W für den Rest des Rechners. Bei Modellen mit «Mixture of Experts» (nur ein Teil der Parameter ist aktiv) ist die Ausgabe schneller als hier berechnet. Die Grösse 120 Mrd. nutzt eine angenommene Bauweise. Reale Werte hängen von Software und Modell ab. Kaufpreis nicht eingerechnet. Messquelle: llama.cpp Benchmark-Tabellen (Llama 2 7B, 4 Bit): pp512 = Eingabe, tg128 = Ausgabe. Quellen: github.com/ggml-org/llama.cpp, Diskussionen 15013 (NVIDIA) und 15021 (AMD).
