Fleet Navigator läuft auf Consumer Hardware – kein Rechenzentrum nötig
Unsere Empfehlung: Mac Mini M4 Pro
Für die meisten Praxen und Kanzleien ist der Mac Mini M4 Pro mit 64 GB Unified Memory die ideale Lösung:
- Preis: Unter 2.800 € – einmalige Investition
- Leistung: Betreibt 30B-Modelle flüssig
- Unified Memory: GPU und CPU teilen sich den Speicher – ideal für LLMs
- Stromverbrauch: Deutlich geringer als GPU-Server
- Lautstärke: Flüsterleise – passt auf jeden Schreibtisch
Was bedeuten 7B, 12B, 30B, 70B?
Die Zahl steht für die Parameter des KI-Modells – mehr Parameter = mehr Wissen, aber mehr Hardware nötig
7B
Für einfache Aufgaben, schnelle Antworten. Läuft auf jedem modernen PC.
12B
Der Sweet Spot – gute Qualität bei moderater Hardware.
30B
Hohe Qualität für anspruchsvolle Fachgebiete. Braucht dedizierte GPU.
70B+
Spitzenqualität – vergleichbar mit Cloud-KI.
Drei Konfigurationen für jeden Anspruch-unsere Empfehlung für Ihre Hardware
Vom Einstieg bis zur professionellen Multi-User-Lösung
Einstieg
ab ~1.500 €
Standard-PC oder Laptop
- RAM: 32 GB
- GPU: mindestens 6GB VRAM
- SSD Speicher: 50 GB frei
- OS: Windows 11, Linux oder macOS
- Geeignet für 7B- und 12B-Modelle
- Ideal für: Light & Standard Edition
⭐ Empfohlen
Empfohlen
ab ~2.500 €
GPU-fähiger PC oder Mac
- RAM: 32–64 GB
- GPU: NVIDIA RTX 3060+ (min. 12 GB VRAM)
- Alternative: Apple Mac M4+
- Speicher: 20 GB frei
- Geeignet für 12B–30B Modelle
- Ideal für: Professional & Expert Edition
Professionell
ab ~3.500 €
Mac Mini M4 Pro oder GPU-Server
- RAM: 64 GB+ (Unified Memory bei Mac)
- GPU: NVIDIA RTX 4090 (24 GB VRAM)
- Empfehlung: Mac Mini M4 Pro 64 GB
- Speicher: 50 GB+ frei
- Geeignet für 30B-35B Modelle
- Ideal für: Navigator Enterprise
LLM-Qualität nach Parameterzahl
für mehr Info https://www.fleet-data.de/llm-modellkunde-2026-was-du-wirklich-kennen/
| Modellgröße | Qualität | Visualisierung |
|---|---|---|
| 7B Parameter | 65% | |
| 12B Parameter | 75% | |
| 30B Parameter | 88% | |
| 70B Parameter | 95% | |
| 405B Parameter | 98% |
📊 Je größer das Modell, desto höher die Qualität der KI-Antworten. Größere Modelle benötigen jedoch mehr Hardware-Ressourcen.
Live LLM-Plattform Vergleich
Die besten KI-Modelle im direkten Vergleich – mit aktuellen Benchmark-Scores, Kosten und Spezifikationen
🏆 Live LLM Rankings - Top 20
Echtzeit-Daten von LMSYS Chatbot Arena
| Rang ↕ | Plattform ↕ | Modell ↕ | Parameter ↕ | Score ↕ | Context ↕ | Kosten ↕ | Trend |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 | OpenAI | GPT-4o | 200B+ | 1329 | 128K | $2.5/$10 | +12 |
| 🥈 | Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | 200B | 1322 | 200K | $3/$15 | +8 |
| 🥉 | Gemini 2.0 Flash | 175B | 1303 | 1M | $0.1/$0.4 | +15 | |
| 4 | Anthropic | Claude 3 Opus | 200B | 1287 | 200K | $15/$75 | -3 |
| 5 | Gemini 1.5 Pro | 175B | 1264 | 2M | $1.25/$5 | +5 | |
| 6 | OpenAI | GPT-4 Turbo | 175B | 1257 | 128K | $10/$30 | -5 |
| 7 | Meta | Llama 3.1 405B | 405B | 1232 | 128K | Open Source | +18 |
| 8 | Mistral | Mistral Large 2 | 123B | 1218 | 128K | $2/$6 | +7 |
| 9 | DeepSeek | DeepSeek V3 | 671B | 1209 | 64K | $0.27/$1.1 | +22 |
| 10 | Meta | Llama 3.1 70B | 70B | 1201 | 128K | Open Source | +10 |
| 11 | xAI | Grok-2 | 314B | 1192 | 128K | $2/$10 | +6 |
| 12 | Qwen | Qwen 2.5 72B | 72B | 1184 | 128K | Open Source | +14 |
| 13 | Anthropic | Claude 3 Haiku | ~40B | 1171 | 200K | $0.25/$1.25 | +3 |
| 14 | Meta | Llama 3.1 8B | 8B | 1156 | 128K | Open Source | +8 |
| 15 | Mistral | Mixtral 8x22B | 176B | 1147 | 64K | Open Source | +5 |
| 16 | Gemini 1.5 Flash | ~50B | 1138 | 1M | $0.075/$0.3 | +9 | |
| 17 | Cohere | Command R+ | 104B | 1129 | 128K | $3/$15 | +4 |
| 18 | Microsoft | Phi-3.5 MoE | 42B | 1118 | 128K | Open Source | +11 |
| 19 | AI21 | Jamba 1.5 Large | 398B | 1107 | 256K | $2/$8 | +6 |
| 20 | Alibaba | Qwen 2 72B | 72B | 1098 | 128K | Open Source | +7 |
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💡 Hinweis: Dies ist eine Demo-Simulation. Die tatsächlichen Antworten variieren je nach Modell. Fleet Navigator kann alle Open-Source-Modelle lokal auf Ihrer Hardware ausführen – ohne Cloud-Kosten!
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