hermes-erkenntnisse/lokale-modelle-mac.md
2026-07-06 05:38:47 +02:00

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date: 2026-07-06
tags: [hermes, ollama, llm, mac, local]
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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
```bash
$ 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
```bash
$ 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
```yaml
# ~/.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
```bash
$ 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