Uploaded June 2025 | Updated September 2026, 1 hour ago

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🚀 Willkommen zu einem brandaktuellen Praxis-Video rund um LM-Studio & lokale KI auf der RTX 5090!

In diesem Video zeigen wir dir schrittweise, wie du das Top-Modell „Qwen3-30B-AA3B-IQ4_xs“ optimal in LM-Studio einrichtest – eines der leistungsfähigsten Modelle, das perfekt zur RTX 5090 passt.

✅ Kapitelübersicht:

Kapitel 1 – Einführung: Was ist das Qwen3-Modell und warum IQ4_xs?
Kapitel 2 – Schritt-für-Schritt: LM-Studio richtig einstellen (Token-Speed, VRAM, Cache, Threads, GGUF)
Kapitel 3 – Experiment: Zwei übergroße Modelle laden – und woran man erkennt dass die Modelle die 5090 überlasten!
Kapitel 4 – Performance & Stärken: Wann ist das Modell unschlagbar, wo schwächelt es?
Kapitel 5 – Fazit & Tipps: Welche Alternativen gibt’s für verschiedene Use-Cases?

🧠 Highlights:

Reale Token/s-Messung mit Screenshots

Tipps für context length, GPU-Auslastung & auto batch

Verhalten bei Speicherüberlastung und Absturzgrenzen

📌 System im Test:

GPU: NVIDIA RTX 5090 (32 GB VRAM)

Software: LM Studio (aktuellste Version, GGUF-kompatibel)

Top-Modelle im Video Kapitel 1:
- Qwen3-30B-AA3B-IQ4_xs

Zu groß für die 5090 aber trotzdem Mal im Video um zeigen woran man erkennt dass das Modell für die 5090 zu groß ist und welche T/s Raten man trotzdem bekommt (Kapitel 2+:3)
- Qwenlong-I1-3b@q8_0 mit 34 GB
- Qwen3-235b-a22b mit 85 GB !!!

Manche Bauteile sind Ihrer Zeit weit vor raus und stehen wie Titanen über dem Durchschnitt der "üblichen Bauteile". So auch diese HDD:
Samsung 9100 PRO Heatsink NVMe M.2 SSD, 4 TB, PCIe 5.0, 14.800 MB/s Lesen, 13.400 MB/s Schreiben, Interne SSD (AMAZON Linke)
amzn.to/44aX7DJ

Wer ernsthaft mit LLM's testen will braucht genau das Teil!
Es lädt quasi so schnell wie aus dem RAM!