Ich habe Android über die ganzen Jahre immer mal wieder eine Chance gegeben. Zum Schluss war es ein Pixel 6 pro. Das war wahrlich nicht schlecht, aber mit jedem Update wurde es gefühlt schlechter. Es kam immer mehr Werbung ins System. Wenn man nach links wischt und Nachrichten lesen wollte, taucht immer wieder Werbung auf. Anfangs konnte man es abschalten später nicht mehr. Ich habe kein Smartphone gekauft, dass irgendwann Werbung anzeigt. Eine Frechheit, sowas den Leuten unter zu jubeln. Natürlich ist es schön, länger Updates zu bekommen. Versprochen waren drei. Am Ende waren es fünf Jahre. Man hätte es aber klar kommunizieren müssen, dass man aufgrund der längeren Updates Versorgung Werbung einspielt. Viele Einstellungen sind versteckt und nicht eindeutig benannt. Einige Sachen kann man nur pausieren. Datenschutz sieht für mich anders aus. Die Akkulaufzeit wurde mit der Zeit richtig schlecht. Das Pixel 6 wurde teilweise so warm, dass man Eier darauf hätte zubereiten können. Insgesamt sind die Android Hersteller besser geworden. Bei Apple weiß man aber was man hat. Apple Geräte laufen sehr lange. Oft ohne Probleme. Manchmal hat man halt Pech und das Gerät geht schneller kaputt. Das ist aber  überall so. Das Ökosystem von Apple ist immer noch unerreicht. Da können die anderen einfach nicht mithalten. Von den Preisen her sind die Androiden auch nachgezogen. Früher musste man sich als Apple Nutzer beschimpfen lassen, weil man so viel Geld ausgegeben hat. Mittlerweile muss man das bei den Android auch.

Quote from: Running AI locally/privat on July 17, 2026, 11:00:37Running AI locally and hence privately requires these 2-3 things:

The number of CPU threads also matters, but it's rarely an issue: For dual-channel, non-MTP quants, 3-4 threads are enough. For MTP quants, doubling/6-8 threads are enough.

Quote from: Running AI locally/privat on July 17, 2026, 11:30:29Since this may be a big deal

Well, -- and this is why I wrote "may" -- there is this user experience test of Bonsai-Ternary-27B (there's also Bonsai-27B), which is compared to Qwen3.6-27B Q2_K_XL quant (12 GB, so quite a bit bigger than Bonsai-Ternary-27B) and it

Quote from: reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1uz0z0t/user_experience_of_bonsaiternary27b_on_4060ti/.. wins hands down.

So, if you can fit it into your RAM+VRAM, try it.

Trying IQ2_XXS (9.6 GB) and IQ3_XXS (12.2 GB) quants was also suggested in the comments (IQ quants perform better vs same size, but run slower, but at least you'd may be able to fit them or the context you need).

I compiled prism's llama.cpp branch (since I have a NV GPU, with CUDA set to ON), but the webUI didn't work. I may try Bonsai-Ternary-27B later when its support is merged into official llama.cpp branch. In the meantime I suggest you try the mentioned quants (IQ2_XXS (9.6 GB) is the smallest one) (here they all are: huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF).