Lokale LLMs · Foto: derekGavey, CC BY 2.0
Llama 3.2 Vision
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Modell
Lizenz
Llama 3.2 Community License (Vision-Modelle: EU-Nutzungseinschränkung beachten!)
Quelle
Anwendungsfeld
Lokale LLM-Modelle
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Metas Bild-Modelle, gut bei Diagrammen und Dokumenten-Q&A. Der Lizenz-Passus zur EU macht sie hierzulande zur zweiten Wahl.
So nutzt du es
Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).
Größen & Hardware
- Verfügbare Größen: 11B / 90B
- Empfohlene Hardware (Q4): 11B: 12–16 GB
Im Detail
Llama 3.2 Vision erweitert Llama 3.2 um Bildverständnis und ist in den Größen 11B und 90B verfügbar. Es eignet sich gut für das Auslesen von Diagrammen, Tabellen und Dokumenten-Screenshots sowie für visuelle Frage-Antwort-Aufgaben. Der praktische Haken: Metas Lizenz schließt die kommerzielle Nutzung der multimodalen Funktionen für Nutzer und Unternehmen mit Sitz in der EU explizit aus – ein Passus, der reine Text-Modelle nicht betrifft. Wer in Deutschland oder der EU produktiv arbeitet, sollte deshalb genau prüfen, ob der Einsatz lizenzrechtlich sauber ist, oder auf ein Modell ohne diese Einschränkung ausweichen. Für Experimente und private Nutzung bleibt es technisch interessant.
Praxis-Tipp
Vor produktivem EU-Einsatz die Lizenzbedingungen genau prüfen, bevor man Bildverständnis in ein kommerzielles Produkt einbaut.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
Erfahrungen & Kommentare.
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Passt dazu.
Llama 3.1
Der Meta-Klassiker mit 128K Kontext. 8B ist ein sehr solider Allrounder für schwächere Hardware, spricht ordentlich Deutsch.
Llama 3.3
Leistet laut Meta ungefähr so viel wie das riesige 405B-Modell — der Preis-Leistungs-Tipp, wenn man 64 GB (z. B. Mac Studio) hat.
Llama 4 (Scout / Maverick)
Metas MoE-Generation mit sehr großem Kontext und Bildverständnis. Für Heim-Hardware meist zu groß — eher für Server/Mac Studio 128 GB+.
