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LongCat-2.5
meituan-longcat · released 4 Nov 2026
Wo du es kostenlos nutzen kannst
- Starte es mit einem Befehl mit whichllm (kostenlos, Open Source):
uvx whichllm@latest plan "LongCat-2.5"zeigt die benötigte GPU,uvx whichllm@latest run "LongCat-2.5 gguf"lädt sie herunter und startet einen Chat - Lade es herunter und führe es zu Hause aus: offizielle Gewichte · GGUF-Dateien für Ollama und LM Studio
Neu: wartet auf Arena-Stimmen
Released on 4 Nov 2026. Arena has not voted on this model yet. As soon as it does, the model moves into the ranking automatically, usually the next night. Until then you can still check its size, memory needs and speed below.
Geschwindigkeit auf gängiger Hardware
| Hardware | GPU-Speicher | Passt es? | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Passt nicht | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Passt nicht | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Passt nicht | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Passt nicht | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Passt nicht | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Passt nicht | — |
Schätzung bei 4-Bit mit 32K Kontext, 64 GB DDR5 zum Auslagern. Geschwindigkeit ≈ Speicherbandbreite × 78 % ÷ pro Token gelesene Daten, plus feste Kosten pro Token, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests; typische Abweichung etwa ±10 %. Alle Grafikkarten vergleichen.
Benötigter GPU-Speicher
| Stufe | 8K Kontext | 32K Kontext | 128K Kontext | Qualität im Vergleich zum Original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 891 GB | 892 GB | 896 GB | +4.7 % spürbarer Verlust |
| Q4_K_M | 1080 GB | 1081 GB | 1085 GB | +1.2 % sehr kleiner Verlust |
| Q5_K_M | 1266 GB | 1267 GB | 1272 GB | +0.4 % nahezu verlustfrei |
| Q6_K | 1460 GB | 1461 GB | 1466 GB | +0.2 % nahezu verlustfrei |
| Q8_0 | 1892 GB | 1893 GB | 1897 GB | ≈ 0 % wie das Original |
| F16 | 3561 GB | 3562 GB | 3566 GB | ≈ 0 % wie das Original |
Gewichte + Kontext-Cache (aus der Architektur des Modells) + Laufzeit. Qualität: Anstieg von perplexity gegenüber dem vollen Modell, aus llama.cpp-Tests, skaliert nach Modellgröße. Simuliere dein eigenes Setup.
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