Instructions to use Keyven/german-text-3.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Keyven/german-text-3.1 with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="Keyven/german-text-3.1",
	filename="german-text-3.1-2B-F16.gguf",
)

llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": "What is the capital of France?"
		}
	]
)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

llama.cpp

How to use Keyven/german-text-3.1 with llama.cpp:

Install from brew

brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

Use pre-built binary

# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

Build from source code

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use Keyven/german-text-3.1 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Keyven/german-text-3.1"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Keyven/german-text-3.1",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

Ollama
How to use Keyven/german-text-3.1 with Ollama:
```
ollama run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
```

Unsloth Studio new

How to use Keyven/german-text-3.1 with Unsloth Studio:

Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for Keyven/german-text-3.1 to start chatting

Install Unsloth Studio (Windows)

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for Keyven/german-text-3.1 to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for Keyven/german-text-3.1 to start chatting

Docker Model Runner
How to use Keyven/german-text-3.1 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use Keyven/german-text-3.1 with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.german-text-3.1-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

🇩🇪 German-Text-3.1

Der deutsche Text-Assistent von Keyvan.ai — Teil der German-OCR-3 Kollektion.

ollama run Keyvan/german-text-3.1

Die Geschichte

German-OCR-3 begann als kleine Idee: ein Modell, das deutsche Geschäftsdokumente wirklich versteht — Rechnungen, Briefe, Bescheide, Verträge. Nicht „auch deutsch", sondern auf deutsche Sprache und deutsche Bürokratie spezialisiert.

Die 3.1-Generation ist die feinabgestimmte, engineered + optimierte Version dieser Kollektion. Zwei spezialisierte Modelle für zwei Aufgaben:

Modell	Rolle
🇩🇪 German-Text-3.1 (du bist hier)	Text-Assistent für Übersetzung, Zusammenfassung, Analyse, Umschreibung, Chat
👁 German-OCR-3.1	Vision-OCR — extrahiert deutsche Geschäftsdokumente strukturiert als JSON

Jedes Modell wurde für seine Aufgabe brand-konsistent konfiguriert, mit deutscher Identität, sauberem Output ohne Thinking-Leak, und Multi-Quant-Distribution.

✨ Was kann das Modell?

Aufgabe	Beispiel
🌍 Übersetzung DE↔EN multilingual	„Bitte schicken Sie mir die Rechnung bis Freitag." → "Please send me the invoice by Friday."
📝 Zusammenfassung	Mehrseitiger Bescheid → 2 Sätze, Zahlen + Namen exakt
✍️ Umschreibung	Informell → formelles Geschäftsdeutsch
🔍 Analyse	Hauptaussagen, Risiken, Empfehlungen
💬 Chat	Q&A über deutsche Geschäftssprache, Verwaltung, Dokumente
🛠 Tool-Use	Function-Calling kompatibel

Stark im deutschen Geschäftskontext: Verträge, Behördenschreiben, Rechnungen, Mahnungen, Lieferscheine, Steuerbescheide.

🚀 Quick Start

Ollama (1 Zeile)

ollama run Keyvan/german-text-3.1
>>> Übersetze ins Englische: Bitte schicken Sie mir die Rechnung bis Freitag.
Please send me the invoice by Friday.

API:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "Keyvan/german-text-3.1",
  "messages": [{"role":"user","content":"Fasse zusammen: ..."}],
  "think": false
}'

llama-server (HF GGUF)

hf download Keyven/german-text-3.1 german-text-3.1-4B-Q8_0.gguf
llama-server -m german-text-3.1-4B-Q8_0.gguf --port 8080 -ngl 99

📦 Files (auf HuggingFace)

4B Variant — Empfohlen für Qualität

File	Größe	Use case
`german-text-3.1-4B-Q4_K_M.gguf`	2.6 GB	Compact GPU
`german-text-3.1-4B-Q5_K_M.gguf`	2.9 GB	Balanced
`german-text-3.1-4B-Q6_K.gguf`	3.3 GB	Near-lossless
`german-text-3.1-4B-Q8_0.gguf`	4.3 GB	⭐ Recommended
`german-text-3.1-4B-F16.gguf`	8.0 GB	Full precision

2B Variant — Edge / Low-RAM

File	Größe	Use case
`german-text-3.1-2B-Q4_K_M.gguf`	1.2 GB	Edge, ~2 GB RAM
`german-text-3.1-2B-Q8_0.gguf`	1.9 GB	Schneller
`german-text-3.1-2B-F16.gguf`	3.6 GB	Full precision 2B

🛠 Hardware

Variant	RAM (CPU)	VRAM (GPU)
2B Q4	2 GB	2 GB
4B Q4	4 GB	4 GB
4B Q8	6 GB	6 GB
4B F16	10 GB	10 GB

CPU-Inference möglich, GPU empfohlen. Context: 32 768 Tokens.

🤝 German-OCR Familie

	Was	Wo
🇩🇪 German-Text-3.1	Text-Assistent (du bist hier)	ollama.com · HF
👁 German-OCR-3.1	Vision OCR (DE-Rechnungen → JSON)	ollama.com · HF
☁️ German-OCR Cloud API	Managed OCR Service	german-ocr.de
📝 German-OCR for Word	Office Add-in	office.german-ocr.de

📜 License & Credits

Apache License 2.0 — kommerzielle Nutzung mit Attribution erlaubt.

NOTICE: Aufgebaut auf Qwen3.5 von Alibaba Cloud. Die German-OCR-3.1-Kollektion ist eine in Deutschland engineered + optimierte Distribution für deutsche Geschäftsdokumente. Architecture credit: Qwen Team.

Build mit ❤️ in 🇩🇪 von Keyvan Hardani.

Downloads last month: 333

GGUF

Model size

2B params

Architecture

qwen35

Hardware compatibility

4-bit

5-bit

6-bit

8-bit

16-bit