What is the best free AI model for the RTX 6000 Ada?

Gemma 4 31B (Arena score 1443) is the highest-voted open model that fits entirely in 48 GB of video memory at 4-bit, writing about 34 tokens per second.

How big a model can the RTX 6000 Ada run?

About 73 billion parameters for a dense model at 4-bit with an 8K context, fully on the GPU. Mixture-of-experts models can be bigger, and with 64 GB of system RAM larger models still run, more slowly.

Is the RTX 6000 Ada good for local LLMs?

It has 48 GB of memory and 960 GB/s of bandwidth. Memory decides which models fit; bandwidth decides how fast they write. With 24 GB or more it runs 27–32 B models, the sweet spot of quality for home use.

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Beste kostenlose KI-Modelle für die RTX 6000 Ada

RTX 6000 Ada: 48 GB Videospeicher, 960 GB/s. Das sind die kostenlosen Modelle, die darauf laufen, gerankt nach Arena-Stimmen, mit der Geschwindigkeit, die du erwarten kannst.

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Bestbewertetes Modell, das passtGemma 4 31BArena 1443 · ~34 Tokens/s

Größtes dichtes Modell~73 Bbei 4-Bit, 8K Kontext, komplett auf der GPU

Speicher48 GB960 GB/s Bandbreite

Bewertete Modelle, die komplett in die GPU passen

Modell	Arena-Wertung	Größe	4-Bit-Datei	Tokens/s
Gemma 4 31B google	1443	31.3 B	20 GB	34
Qwen3.8-27B alibaba	1441	27.8 B	18 GB	41
Gemma 4 26B A4B google · MoE, 4 B aktiv	1434	25.8 B	17 GB	148
Qwen3.5-27B alibaba	1409	27.8 B	18 GB	41
gemma-3-27b-it google	1358	27.4 B	18 GB	40

Größere Modelle mit Hilfe von 64 GB System-RAM

Ein Teil des Modells liegt im Systemspeicher, der viel langsamer ist als der Videospeicher.

Modell	Arena-Wertung	Größe	4-Bit-Datei	Tokens/s
Qwen3.5-122B-A10B alibaba · MoE, 10 B aktiv	1417	125.1 B	77 GB	26
GLM-4.6V zai · MoE, 14.3 B aktiv	1376	107.7 B	66 GB	21
GLM-4.5V zai · MoE, 14.3 B aktiv	1333	107.7 B	66 GB	21

Beliebte kleine Modelle

Offizielle kleine Modelle ohne Arena-Stimmen, sortiert nach Downloads auf Hugging Face (Beliebtheit, nicht Qualität).

Modell	Downloads/Monat	Größe	4-Bit-Datei	Tokens/s
Qwen3-0.6B Qwen	28.6M	0.8 B	1.7 GB	345
Qwen3-4B Qwen	11.7M	4 B	3.6 GB	171
Qwen3-8B Qwen	8.8M	8.2 B	6.2 GB	108
Qwen3-14B Qwen	8.7M	14.8 B	10 GB	68
Qwen3.5-4B Qwen	7.8M	4.7 B	4.0 GB	194
Qwen3.5-9B Qwen	7.3M	9.7 B	7.1 GB	109

Schätzungen bei 4-Bit (Q4_K_M) mit 8K Kontext, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests (typische Abweichung etwa ±10 %). Tokens pro Sekunde: etwa 10 entspricht der Lesegeschwindigkeit. Als Amazon-Partner verdient FreeLLMArena an qualifizierten Käufen; die Links ändern die Ranglisten nicht.

Fragen

Welches ist das beste kostenlose KI-Modell für die RTX 6000 Ada?

Gemma 4 31B (Arena-Wertung 1443) ist das am besten bewertete offene Modell, das bei 4-Bit komplett in 48 GB Videospeicher passt, und schreibt etwa 34 Tokens pro Sekunde.

Wie groß darf ein Modell sein, das die RTX 6000 Ada ausführt?

Etwa 73 Milliarden Parameter bei einem dichten Modell mit 4-Bit und 8K Kontext, komplett auf der GPU. Mixture-of-Experts-Modelle können größer sein, und mit 64 GB System-RAM laufen noch größere Modelle, nur langsamer.

Ist die RTX 6000 Ada gut für lokale LLMs?

Sie hat 48 GB Speicher und 960 GB/s Bandbreite. Der Speicher entscheidet, welche Modelle passen; die Bandbreite, wie schnell sie schreiben. Mit 24 GB oder mehr läuft sie mit 27–32-B-Modellen, dem Sweet Spot an Qualität für den Heimgebrauch.

Beste kostenlose KI-Modelle für die RTX 6000 Ada

Bewertete Modelle, die komplett in die GPU passen

Größere Modelle mit Hilfe von 64 GB System-RAM

Beliebte kleine Modelle

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