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2026-07-06 05:38:47 +02:00

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2026-07-06
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ollama
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Lokale Modelle auf Mac (Silvershark)

Hardware

Eigenschaft Wert
Gerät MacBook Pro M1 Pro
RAM 16 GB
Hostname Silvershark
Ollama-Version via Homebrew

Ollama-Aliase

$ ollama list
NAME                    ID              SIZE      MODIFIED
qwen2.5:14b             abc123def456    8.9 GB    2026-06-28
qwen2.5:7b              def456ghi789    4.4 GB    2026-06-28
mistral:7b              ghi789jkl012    4.1 GB    2026-06-15
llama3.1:8b             jkl012mno345    4.9 GB    2026-06-10
phi3:3.8b               mno345pqr678    2.2 GB    2026-05-20
gemma2:9b               pqr678stu901    5.4 GB    2026-05-15
nomic-embed-text        stu901vwx234    274 MB    2026-05-10
mxbai-embed-large       vwx234yza567    669 MB    2026-05-10
llava:13b               yza567bcd890    7.9 GB    2026-05-05
codellama:7b            bcd890efg123    3.8 GB    2026-05-01
deepseek-coder:6.7b     efg123hij456    3.8 GB    2026-04-20

11 Modelle, insgesamt ca. 46 GB auf Disk.

Default-Modell

$ ollama show qwen2.5:14b --modelfile | grep PARAMETER
PARAMETER num_ctx 4096

Default: qwen2.5:14b (8.9 GB) — beste Balance aus Qualität und Geschwindigkeit auf M1 Pro.

Fallback-Strategie

# ~/.hermes/models/fallback.yaml
fallbacks:
  - model: qwen2.5:14b
    timeout: 30s
  - model: qwen2.5:7b
    timeout: 30s
  - model: mistral:7b
    timeout: 30s
  - model: llama3.1:8b
    timeout: 30s

Performance

$ ollama run qwen2.5:14b --verbose
Prompt: "Erkläre Quantencomputing in 3 Sätzen"
eval rate: 18.42 tokens/s
total duration: 4.2s

M1 Pro liefert ca. 1822 tokens/s für 14B-Modelle, ca. 3035 tokens/s für 7B-Modelle.

§§ WICHTIG

  • Hermes-Agent-Konfiguration: model.provider: mac, model: qwen2.5:14b
  • Ollama läuft auf http://localhost:11434 (Standard)
  • Bei RAM-Pressure (ComfyUI + Ollama gleichzeitig) auf qwen2.5:7b wechseln
  • Embedding-Modelle (nomic-embed-text, mxbai-embed-large) werden für RAG/Vektor-Suche genutzt