Familie EuroLLM · 22.6Mrd. Parameter

EuroLLM 22B Instruct 2512

22B-Version von EuroLLM (Februar 2026). 35 EU-Sprachen. Kontextfenster von 32k Tokens. Löst EuroLLM 9B bei anspruchsvollen Aufgaben ab.

Utter Project·Lizenz Apache 2.0·Kontext 32k tokens·Erscheinungsdatum Februar 2026·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • 22B-Version von EuroLLM
  • Apache 2.0
  • 32k Kontext
  • EU-Souveränität
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Keine offizielle Ollama-Unterstützung
Architektur
Dense 22.6B · 56 Schichten · GQA 48Q/8KV · SwiGLU · RoPE θ=1M
Training
35 Sprachen: EU-Sprachen und weitere relevante Sprachen.
Ideal für
EU-Souveränität 22BMultilingual

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-22B-Instruct-2512
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
13 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
16 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
24 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
45 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 24 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für EuroLLM 22B Instruct 2512?

Um EuroLLM 22B Instruct 2512 lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 13 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5070 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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Unterwegs: EuroLLM 22B Instruct 2512 läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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  • Lebenslanger Online-Zugang
  • PDF + Dateien
  • Lebenslange Updates

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~16t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~40t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900