T5Gemma (Gemma 9B-9B) TPS-Rechner

Offene Gewichte Google DeepMind 16.7B Parameter April 2025

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

306 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 18.6 tok/s

Schnellste Karte

B200

203 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen T5Gemma (Gemma 9B-9B)?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

306 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
162 tok/s 97–259 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
162 tok/s 97–259 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
130 tok/s 78–207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
124 tok/s 74–198 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
124 tok/s 74–198 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
119 tok/s 71–190 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
107 tok/s 64–171 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.9 GB	Q3_K_M	knapp
105 tok/s 63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
105 tok/s 63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
105 tok/s 63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
99.9 tok/s 60–160 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
85.2 tok/s 51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
85.2 tok/s 51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
85.2 tok/s 51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
85.2 tok/s 51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
85.2 tok/s 51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
64.9 tok/s 39–104 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
64.9 tok/s 39–104 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
56.8 tok/s 34–91 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.8 GB	IQ4_XS	knapp
56.8 tok/s 34–91 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.8 GB	IQ4_XS	knapp
54.1 tok/s 32–87 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
52.9 tok/s 32–85 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	18.6 GB	Q8_0	Komfortabel
52.0 tok/s 31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.9 GB	Q3_K_M	knapp

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Google DeepMind
Organisationsart: Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 8 April 2025
Autoren: Biao Zhang, Fedor Moiseev, Joshua Ainslie, Paul Suganthan, Min Ma, Surya Bhupatiraju, Fede Lebron, Orhan Firat, Armand Joulin, Zhe Dong

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: Semantic embedding, Language modeling/generation, Question answering
Basis-Modell: Gemma 2 9B

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 16.7B
Trainingsdaten: tokens

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Wie es etabliert wurde: Operation counting
Feinabstimmung Rechenleistung: 2 × 10²³ FLOP

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (restricted use)
Training-Code: Unreleased
Hugging Face: google

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Encoder-Decoder Gemma: Improving the Quality-Efficiency Trade-Off via Adaptation
Zuletzt aktualisiert: 11 February 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. T5Gemma (Gemma 9B-9B)

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen T5Gemma (Gemma 9B-9B)

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

P102-101

Benötigter Speicher

8.9 GB

Schnellste

203 tok/s

T5Gemma (Gemma 9B-9B) erreicht eine Parameteranzahl von 16.7B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 306.

Am unteren Ende wird es von P102-101, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 10 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 18.6 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 203 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

T5Gemma (Gemma 9B-9B) wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet semantic embedding, Language modeling/generation, Question answering.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Gemma 2 9B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. google.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 20.9 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 268 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für T5Gemma (Gemma 9B-9B)

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten T5Gemma (Gemma 9B-9B), benötigt ungefähr 8.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. T5Gemma (Gemma 9B-9B).
03

Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für T5Gemma (Gemma 9B-9B). Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 203 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von T5Gemma (Gemma 9B-9B). Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. T5Gemma (Gemma 9B-9B).

Antworten

T5Gemma (Gemma 9B-9B) — Häufige Fragen

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 306. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 122–325 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist P102-101, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 10 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 8.9 GB, und produziert ungefähr 18.6 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 306.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 203 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 268.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 8.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von IQ4_XS, verwenden von etwa 9.8 GB und generieren grob 56.8 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q5_K_M, verwenden von etwa 12.7 GB und generieren grob 51.2 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 18.6 GB und generieren grob 34.0 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 16.7B. 16.7B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in April 2025.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von semantic embedding, Language modeling/generation, Question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation google. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

T5Gemma (Gemma 9B-9B)— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 3.6 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 11 February 2026

Die andere Richtung

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