Familie Qwen · 9Mrd. Parameter

Qwythos 9B Claude Mythos

Von Qwen abgeleiteter 9B-Merge für Rollenspiele und das Erzählen von Geschichten: 1M Kontext, Bildeingabe, ~5 GB VRAM in Q4.

🇺🇸 Empero AI·Lizenz Apache 2.0·Kontext 976.5625k tokens·Erscheinungsdatum 2026-06-19·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Geringer Speicherbedarf: ~5 GB VRAM in Q4, passt auf eine GPU mit 8 GB
  • Erweitertes Kontextfenster von 1M Tokens
  • Bildeingabe (multimodal)
  • Permissive Apache 2.0-Lizenz
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Community-Merge: weniger vorhersehbare Qualität als bei einem offiziellen Modell
  • —Auf Rollenspiele und kreative Aufgaben ausgerichtet, weniger für faktenbezogene Aufgaben geeignet
  • —Kein Ollama-Tag – Installation über HuggingFace
Architektur
Dichter Transformer mit 9B · von Qwen abgeleiteter Merge · Kontextfenster von 1M Tokens
Training
Von der Community erstellte Fusion von Qwen-Modellen für Rollenspiel und Erzählen (Thema „Claude Mythos“). Details zum Korpus wurden nicht veröffentlicht.
Ideal für
RollenspielKreatives SchreibenBildanalyse

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 : empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
6 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
10 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
18 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 12 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Qwythos 9B Claude Mythos?

Um Qwythos 9B Claude Mythos lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 5 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 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: Qwythos 9B Claude Mythos läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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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
~18t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~28t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~45t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900