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Finden Sie das für Ihre Hardware am besten geeignete KI-Modell

Whichllm ist ein Tool, mit dem Sie die nativen großen Sprachmodelle identifizieren können, die auf Ihrer Hardware die beste Leistung erbringen. Diese auf Python basierende Software konzentriert sich auf aktuelle Benchmarks und nicht auf die Anzahl der Parameter und ermöglicht es Ihnen, mit einem einzigen Befehl das am besten geeignete Modell auszuwählen.

Aktualisierungen

  • 15. August 2026: Sterne 6,101 → 6,263, neueste Version v0.5.16 (14. August 2026).
  • 2. August 2026: Sterne 3,679 → 6,101, neueste Version v0.5.15 (3. Juli 2026).

Was es bringt

  • Es ermittelt anhand aktueller Benchmark-Daten das muttersprachliche Modell, das am besten zu Ihrer Hardware passt.
  • Es prognostiziert die Leistung, indem es GPU- und Systemfunktionen automatisch erkennt.
  • Es bietet die Möglichkeit, mit einem einzigen Befehl Modelle herunterzuladen, Chats zu starten und Python-Codebeispiele zu erstellen.

Installation

Fahrzeuginstallation
uv tool install whichllm
uv tool upgrade whichllm  # update an existing install
Alternative Installationsmethoden
brew install andyyyy64/whichllm/whichllm
pip install whichllm

Ausführung

Lassen Sie mich die Modelle auflisten, die am besten zu Ihrer Hardware passen.
whichllm
Starten Sie einen Chat mit einem bestimmten Modell
whichllm run "qwen 2.5 1.5b gguf"

Wenn Sie nicht programmieren

🤖 Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Mit dem Whichllm-Tool möchte ich die lokalen großen Sprachmodelle auflisten, die am besten zu meinen Hardwarespezifikationen passen, und die Leistungsschätzungen dieser Modelle sehen. Wie kann ich die Modelle mit den höchsten Benchmark-Ergebnissen basierend auf der GPU- oder CPU-Kapazität in meinem System filtern und die für ein bestimmtes Modell erforderliche Hardware planen?

Verwandte Begriffe aus dem Glossar

BenchmarkCPUGPULarge Language ModelsArtificial Intelligence
Für wen es gedacht istEs richtet sich an Benutzer, die nach nativen KI-Modellen suchen, die auf ihrer Hardware am effizientesten laufen und sich von technischer Komplexität fernhalten möchten.
LizenzMIT

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-06-09 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.