Je setup is zeker goed genoeg om lokale LLM's te draaien, maar er zijn belangrijke nuances afhankelijk van wat je precies wilt doen.

- Dit is je belangrijkste beperking. De 12GB VRAM bepaalt hoe groot een model volledig in GPU-geheugen kan passen - Voor gekwantiseerde modellen (4-bit): ongeveer 8B-13B parameter modellen passen volledig in VRAM - Grotere modellen zullen gedeeltelijk in RAM moeten draaien, wat aanzienlijk langzamer is

- Dit is uitstekend! Je kunt hiermee grotere modellen draaien via CPU-offloading - Modellen tot 70B+ parameters zijn mogelijk, maar met lagere snelheid

- Werkt goed met populaire tools zoals Ollama, LM Studio, llama.cpp, en Text Generation WebUI

- Ollama: Eenvoudig, goed voor beginners - LM Studio: Gebruiksvriendelijke interface - llama.cpp: Beste prestaties, meer configuratie nodig - Text Generation WebUI: Meeste opties, complexer

Je setup is goed voor experimenten en persoonlijk gebruik. Voor snelle chat-achtige ervaringen met modellen tot 13B parameters is het uitstekend. Voor zwaardere taken of grotere modellen zul je compromissen moeten sluiten tussen modelgrootte en snelheid.

—

Gezien je specifieke hardware (4070 Ti met 12GB VRAM en 64GB RAM), hier zijn mijn concrete aanbevelingen voor de beste balans tussen snelheid en intelligentie.

Voor de snelste ervaring waarbij je volledige VRAM gebruikt zonder vertraging door het systeemgeheugen:

- Waarom: Dit is momenteel een van de slimste modellen in deze grootteklasse - Prestaties: Met 4-bit kwantisatie (Q4_K_M) neemt dit ongeveer 5-6 GB VRAM in beslag. Het zal extreem snel draaien (vaak >30 tokens/sec) op je 4070 Ti - Gebruik: Perfect voor chat, samenvattingen, en algemene vragen

- Waarom: Een nieuwere architectuur die vaak beter presteert dan de standaard 13B modellen - Prestaties: Past netjes binnen je 12GB VRAM (ongeveer 7-8 GB bij Q4). Je krijgt hiermee een stapje meer intelligentie dan de 8B modellen, met nog steeds zeer hoge snelheid

- Waarom: Google's open model, bekend om goede redeneervermogens en creatieve schrijfstijl - Prestaties: Vergelijkbaar met Llama 3.1 8B qua geheugengebruik en snelheid

Als je bereid bent om iets te wachten voor meer intelligentie, kun je gebruikmaken van je enorme 64GB RAM:

- Waarom: Dit is een van de krachtigste open modellen ter wereld - Hoe het werkt: Ongeveer 40GB van het model past niet in je VRAM en wordt uitbesteed aan je RAM - Snelheid: Verwacht 2 tot 4 tokens per seconde. Dit is leesbaar, maar niet “instant”. Het is ideaal voor complexe redenering, coderen of diepgaande analyse waar snelheid minder belangrijk is dan kwaliteit

Voor Windows 11 met een Nvidia GPU raad ik deze volgorde aan:

- Heeft een ingebouwde zoekfunctie om modellen direct te downloaden - Laat je visueel zien hoeveel VRAM/RAM er wordt gebruikt - Heeft een “GPU Offload” slider waarmee je precies kunt instellen hoeveel lagen naar je 4070 Ti gaan en hoeveel naar je CPU/RAM - Tip: Zoek hier naar “Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF” en kies een bestand met Q4_K_M in de naam

- Zeer lichtgewicht en efficiënt - Installeer met één commando:

ollama run llama3.1

- Het kiest automatisch de beste instellingen voor je hardware - Je kunt het koppelen aan andere interfaces (zoals Open WebUI) als je een mooie chat-interface wilt

- Als je de absolute maximale snelheid wilt uit je 4070 Ti halen, is dit vaak de beste keuze - Vereist wel wat meer configuratie (het .exe bestand draaien met specifieke argumenten)

Start met LM Studio en download Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M).

* Dit geeft je direct een gevoel voor hoe snel je systeem is * Zodra je dat onder de knie hebt, probeer Mistral Nemo 12B voor iets meer intelligentie * Als je merkt dat je meer diepgang nodig hebt, probeer dan de 70B versie om te zien of de snelheid voor jou acceptabel is

Hier is een gedetailleerde handleiding om Llama 3.1 70B lokaal te draaien op jouw Windows 11 systeem met 4070 Ti (12GB VRAM) en 64GB RAM.

Voordat we beginnen, is het cruciaal om te begrijpen wat je kunt verwachten:

- Modelgrootte: Een 70B model in 4-bit kwantisatie is ongeveer 40-45 GB groot - VRAM Beperking: Je 4070 Ti heeft slechts 12GB VRAM, dus ongeveer 30GB+ moet via CPU/RAM - Verwachte Snelheid: 2-4 tokens per seconde (leesbaar, maar niet snel) - RAM Gebruik: Reken op 45-50GB RAM tijdens gebruik

Dit betekent dat je 64GB RAM essentieel is voor dit scenario.

1. Ga naar https://lmstudio.ai 2. Download de Windows versie 3. Installeer en start het programma

1. Klik op het zoek-icoon (vergrootglas) in de linkerbalk 2. Zoek naar: Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF 3. Kies een uploader met goede reputatie (bijv. bartowski, MaziyarPanahi, of QuantFactory) 4. Kies een Q4_K_S of Q4_0 bestand (ongeveer 40-42 GB)

1. Vermijd Q5 of hoger - dat past niet in je RAM

5. Klik op Download

1. Klik op het model icoon (twee blokken) in de linkerbalk 2. Selecteer je gedownloade model bovenaan 3. Zoek de GPU Offload slider 4. Schuif deze naar maximaal (of tot ongeveer 12-14GB VRAM gebruik)

1. LM Studio toont visueel hoeveel VRAM wordt gebruikt

5. Zorg dat CUDA is geselecteerd als backend

1. Ga naar het chat icoon (bubbel) 2. Klik op Load Model 3. Wacht tot het geladen is (kan 5-10 minuten duren) 4. Begin chatten

1. Ga naar https://ollama.com 2. Download de Windows installer 3. Installeer en start Ollama

Open PowerShell of Command Prompt en voer uit:

ollama pull llama3.1:70b

Dit downloadt automatisch de juiste kwantisatie.

Ollama doet dit automatisch, maar je kunt controleren of het werkt:

ollama ps

Je zou moeten zien dat het model geladen is met GPU-acceleratie.

ollama run llama3.1:70b

1. Ga naar de GitHub releases van Llama.cpp of KoboldAI 2. Download de Windows executable (bijv. koboldcpp.exe)

Download hetzelfde GGUF-bestand als bij LM Studio:

- Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_S.gguf - Plaats in een map op je schijf

Start koboldcpp.exe met deze argumenten:

--gpu-layers 35 --context 4096 --threads 16

- –gpu-layers: Aantal lagen naar GPU (pas aan tot ~12GB VRAM) - –context: Context length (4096 is veilig) - –threads: Aantal CPU threads (gebaseerd op je processor cores)

KoboldCPP start een lokale webserver op http://localhost:5001

- Verminder context length - Verminder aantal GPU layers (meer CPU, maar soms sneller bij RAM bottleneck) - Overweeg een kleiner model (35B of 14B)

- Sluit alle andere toepassingen - Verminder context length - Gebruik Q3_K_S in plaats van Q4_K_S

- Verminder GPU layers in LM Studio - Sluit andere GPU-applicaties (games, browsers met video)

Als lokale prestaties teleurstellend zijn, kun je overwegen:

- Groq API: Gratis tier beschikbaar, extreem snel - Together AI: Betaald, maar zeer snel - Fireworks AI: Goedkoop voor experimenten

Begin met LM Studio omdat:

* Visuele feedback over VRAM/RAM gebruik * Makkelijk om te experimenteren met GPU offloading * Geen command line nodig

Als je merkt dat de snelheid te laag is voor dagelijks gebruik, probeer dan eerst Llama 3.1 35B of Mistral Large 24B als tussenstap.

Het meest bepalende element in uw setup voor LLMs is de 12GB VRAM. Dit bepaalt hoeveel informatie (de gewichten en activaties) tegelijkertijd op de snelste opslag (de GPU-geheugenbank) kan staan.

Met uw hardware is het model Qwen3.5 9B de optimale keuze.

* Perfecte Passvorm (VRAM): Een 9 miljard parameter model past zeer comfortabel in 12GB VRAM, vooral wanneer u geavanceerde kwantisatietechnieken gebruikt (zoals Q4_K_M). U blijft een significant deel van uw VRAM over voor de context en het uitvoeren van de inferentie. * Prestatie/Capaciteit: Het biedt voldoende parameters om redenering, complexe instructies en hoogwaardige tekstgeneratie uit te voeren (dit is veel beter dan een 4B of 2B model). * Snelheid: Omdat het volledig in VRAM past, draait het snel en stabiel.

U wilt niet simpelweg een groot model draaien, u wilt een snel model draaien.

Modellen zoals Qwen3.5 35B A3B of Gemma 4 26B A4B zijn te groot voor stabiele en snelle werking op 12GB VRAM. Als u ze toch forceert, gebeuren twee dingen:

* Trage Offloading: Het systeem moet constant gegevens heen en weer verplaatsen tussen het trage system-RAM (64GB) en de snelle VRAM (12GB). Dit proces heet offloading en zal uw antwoordtijd enorm verlengen, waardoor een 35B model veel langzamer aanvoelt dan een goed geoptimaliseerd 9B model. * Instabiliteit: Het systeem kan overbelast raken of crashen bij zeer lange contextvensters (veel tekst tegelijk laten verwerken).

Om de beste prestatie uit uw model te halen, is het cruciaal dat u kwantisatie (quantization) toepast wanneer u het model laadt.

* Wat is kwantisatie?: Het proces waarbij de precisie van de gewichten van het model wordt verlaagd (bijv. van 16-bit naar 4-bit). * Waarom?: Dit maakt een gigantisch model kleiner en efficiënter, zodat het past in uw VRAM zonder significant kwaliteitsverlies. * Hoe?: Gebruik inferentiekaders (frameworks) zoals llama.cpp, GPT4All, of bibliotheken die gespecialiseerd zijn in 4-bit kwantisatie (zoals bitsandbytes).

# Kies het model: Qwen3.5 9B # Gebruik een framework om het te laden met Q4_K_M kwantisatie # Uw systeem-RAM van 64GB is er goed voor, omdat u zo grote contextvensters kunt verwerken en de geheugenbehoefte tijdens lange sessies kan ondersteunen. Uw VRAM (12GB) zorgt echter voor de brute snelheid!