Gemma 4 12B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Google DeepMind 12B parametry June 2026

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

284 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Gemma 4 12B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
284 tok/s 170–454 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
284 tok/s 170–454 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
226 tok/s 136–362 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
226 tok/s 136–362 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
181 tok/s 109–290 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–277 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–277 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
166 tok/s 100–265 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
147 tok/s 88–236 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
147 tok/s 88–236 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
147 tok/s 88–236 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
143 tok/s 86–228 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q3_K_M	Těsný
140 tok/s 84–223 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
128 tok/s 77–204 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q4_K_M	Těsný
119 tok/s 71–191 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 71–191 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 71–191 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 71–191 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 71–191 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
90.7 tok/s 54–145 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
90.7 tok/s 54–145 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
75.6 tok/s 45–121 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
74.0 tok/s 44–118 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný
73.5 tok/s 44–118 · nízká důvěra	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.5 GB	Q3_K_M	Těsný
72.3 tok/s 43–116 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	13.5 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Google DeepMind
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 3 June 2026

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language, Multimodal, Audio
Úkol: Language modeling/generation, Question answering

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 12B
Výcviková data: tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: google

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Nap poslední aktualizace: 10 June 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Gemma 4 12B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Gemma 4 12B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

6.5 GB

Nejrychlejší

284 tok/s

Gemma 4 12B dosahuje počtu parametrů 12B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Vstupní bod je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 19.9 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 284 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

Gemma 4 12B byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2026. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, Multimodal, Audio, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací google.

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 20.8 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 455 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Gemma 4 12B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Gemma 4 12B, potřebující kolem 6.5 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Gemma 4 12B.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Srovnejte TPS, ne specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Gemma 4 12B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 284 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Gemma 4 12B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Gemma 4 12B.

Odpovědi

Gemma 4 12B — běžné otázky

Gemma 4 12B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 6.5 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Gemma 4 12B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 6.5 GB a generováním zhruba 143 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Gemma 4 12B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 10.7 GB a generováním zhruba 47.0 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Gemma 4 12B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 13.5 GB a generováním zhruba 40.1 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Gemma 4 12B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 13.5 GB a generováním zhruba 47.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Gemma 4 12B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Gemma 4 12B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 12B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Gemma 4 12B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

Gemma 4 12B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v June 2026.

Gemma 4 12B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, Multimodal, Audio, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Gemma 4 12B— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací google. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

Gemma 4 12B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 2.5 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Gemma 4 12B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Gemma 4 12B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Gemma 4 12B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 170–454 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Gemma 4 12B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 6.5 GB, a produkuje přibližně 19.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

Gemma 4 12B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 284 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 455.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 10 June 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely