Fleet Navigator läuft auf Consumer Hardware – kein Rechenzentrum nötig
Unsere Empfehlung: Mac Mini M4 oder M5 Pro
Für die meisten Praxen und Kanzleien ist der Mac Mini Pro mit 64 GB Unified Memory die ideale Lösung:
- Preis Mac Mini M4 Pro: unter 2.800 € als einmalige Investition
- Preis Mac Mini M5 Pro: Apples aktuelles Modell, Preise auf Anfrage
- Leistung: Betreibt 30B-Modelle flüssig mit etwa 30 Tokens pro Sekunde
- Unified Memory: GPU und CPU teilen sich den Speicher, ideal für große Sprachmodelle
- Stromverbrauch: 60 bis 80 Watt, deutlich geringer als ein GPU-Server
- Lautstärke: Flüsterleise, passt auf jeden Schreibtisch
Du arbeitest weiter an deinem gewohnten Arbeitsplatz
Du musst nicht am Mac Mini selbst arbeiten. Fleet Navigator routet die Inferenz über dein lokales Netzwerk auf andere Rechner. Du nutzt deinen Windows-PC, deinen Laptop oder deinen Arbeitsplatz-Mac wie gewohnt, die KI rechnet im Hintergrund auf dem Mac Mini.
Du benötigst dafür eine Fleet Navigator Expert Lizenz oder Enterprise Lizenz auf dem Mac Mini und eine Fleet Navigator Maat Lizenz auf jedem zusätzlichen Arbeitsplatz. So greifen mehrere Arbeitsplätze auf dieselbe lokale KI-Instanz zu, die Daten verlassen dein Büro nicht.
Das funktioniert genauso mit Linux-Rechnern und Multi-GPU-Workstations als Inferenz-Server. et Navigator Maat Lizenz und können die geroutete Inferenz an mehreren anderen Rechnern verwenden. Das gilt auch für Linuxrechnern mit Multigpu.
Was bedeuten 7B, 12B, 30B, 70B?
| Modellgröße | Gut für | Hardware-Bedarf |
|---|---|---|
| 3B–7B | Kurze Zusammenfassungen, Stichworte, einfache Diktate | Jeder moderne PC oder Laptop (16 GB RAM) |
| 12B | Vertragsentwürfe, Anamnese-Auswertung, Patientenbriefe | Mac Mini M4 Standard, mittlere GPU mit 12 GB VRAM |
| 30B | Anspruchsvolle Schriftsätze, medizinische Differentialdiagnose, komplexe Steuerfälle | Mac Mini M4 Pro 64 GB, Workstation mit 24 GB+ VRAM |
| 70B | Sehr lange Verträge, vergleichende Recherche | Zwei GPUs mit je 24 GB oder Mac Studio |
Die Zahl steht für die Parameter des KI-Modells – mehr Parameter = mehr Wissen, aber mehr Hardware nötig
Drei Konfigurationen für jeden Anspruch-unsere Empfehlung für deine 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 ~2.800 €
Mac Mini M4/M5 Pro
- 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: 128 GB+ (Unified Memory)
- 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
High-End: Maximale Leistung für 70B-Modelle
Für sehr große Modelle, mehrere parallele Nutzer und maximale Geschwindigkeit
🍎 Apple Silicon
Mac Studio
ab ~4.500 €
Apple Mac Studio M4 Max
- RAM: 128 GB Unified Memory
- Chip: Apple M4 Max
- Speicher: ab 1 TB SSD
- Geeignet für 70B-Modelle
- Stromverbrauch: niedrig, flüsterleise
- Ideal für: Expert & Enterprise Edition
⚡ Maximale Leistung
NVIDIA DGX Spark
ab ~4.000 €
Kompakter KI-Supercomputer
- Speicher: 128 GB Unified Memory
- Chip: NVIDIA GB10 Grace Blackwell
- KI-Leistung: bis 1 PetaFLOP (FP4)
- Geeignet für Modelle bis 70B+
- Ökosystem: volles CUDA / NVIDIA AI
- Ideal für: Enterprise & Multi-User
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