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RANG #55 VON 62Q4_K_M · GGUFThinking (CoT)32k Kontext

SmolLM3-3B-Thinking

Geprüft im deutschen Praxis-Benchmark v2.1 über 100 reale Aufgaben (je 10 Durchläufe = 1.000 Einzeltests) mit Dual-Judge-Verifikation.

VERIFIZIERTER GESAMT-SCORE V2.1
64.4/ 100
Judge 1 (Qwen 3.8-27B)
63.5 / 100
Judge 2 (Gemma 4-31B)
65.3 / 100
DATEIGRÖSSE (GGUF)
1.8 GB
VRAM INKL. 32K KV-CACHE
4.7 GB
SPEED AUF RTX 5090 (32 GB)
420.7 Tok/s
SPEED AUF RTX 3090 (24 GB)
~227.2 Tok/s
10 PRAXIS-DISZIPLINEN (DEUTSCH)

Stärken- & Schwächen-Profil

Durchschnittliche Punktzahl (0 bis 10 Punkte) über jeweils 10 Aufgaben à 10 Runs pro Disziplin.

Code & DebuggingPython, TypeScript, SQL & Fehleranalyse im Realprojekt
4.5 / 10
Logik & DeduktionMehrstufige Schlussfolgerung, Planung & Randfälle
6.4 / 10
AnweisungstreueStrikte Einhaltung komplexer Format- und Negativregeln
8.4 / 10
Strukturiertes JSON / Tool-UseValide Schemata, Funktionsaufrufe & API-Payloads
9.1 / 10
Daten-ExtraktionPräzises Auslesen aus Verträgen, Rechnungen & Tabellen
8.2 / 10
Zusammenfassung (Deutsch)Komprimierung langer deutscher Fachtexte ohne Informationsverlust
8.1 / 10
Multi-Turn-DialogKonsistenz über mehrere Rückfragen und Kurswechsel hinweg
8.3 / 10
Wissensgrenze & Recht/DSGVOSaubere Abgrenzung von gesichertem Wissen vs. Spekulation
5.9 / 10
Halluzinations-SicherheitErkennung erfundener Werke, Paragraphen und Falschannahmen
0.1 / 10
Deutsche GeschäftskorrespondenzNatürlicher, präziser Tonfall ohne KI-Floskeln
5.5 / 10
QUANTISIERUNGS-LEITER

Q2_K vs. Q4_K_M vs. Q8_0 vs. BF16

Wie viel Qualität kostet stärkere Kompression, und ab welcher GPU-Größe passt welche Stufe komplett in den VRAM?

StufeDateiVRAM (inkl. KV)Score v2.1Delta vs. BF16
Q2_K 1.1 GB3.9 GB62.3-2.4 Pkt.
Q4_K_M Sweetspot1.8 GB4.7 GB64.4-0.3 Pkt.
Q8_0 3.1 GB6.5 GB64.7±0.0 Pkt.
BF16 / NVFP4 5.7 GB9.9 GB64.7±0.0 Pkt.
SOFORT STARTEN

Copy-Paste Startbefehle

Getestete Parameter für 32k Kontext, Flash-Attention und komplettes GPU-Offloading.

llama.cpp (llama-server · Empfehlung)
llama-server -m ./models/smollm3-3b-thinking-q4_k_m.gguf -c 32768 -ngl 99 -fa --host 0.0.0.0 --port 8080 --reasoning-format deepseek
Ollama (Schnellstart)
ollama run smollm3-3b
NInfer / Strata (MoE & High-Throughput)
ninfer serve --model smollm3-3b-thinking --quant q4_k_m --ctx 32768 --kv-q8
ALTERNATIVEN & DIREKTVERGLEICH

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