Typhoon 2.1 Gemma 12B calculateur TPS
Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..
Calculé pour ce modèle
818 cartes dont nous détenons les spécifications pour
Carte la plus petite qui convient
Xeon Phi 5110P
8 GB · Q3_K_M · 19.8 tok/s
Carte la plus rapide
B200
282 tok/s · 180 GB
Quelles GPU peuvent exécuter Typhoon 2.1 Gemma 12B?
Définir les entrées, lire la réponse
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..
509 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
282
tok/s
240–339 |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
282
tok/s
240–339 |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
225
tok/s
135–361 · faible confiance |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
225
tok/s
135–361 · faible confiance |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
180
tok/s
108–289 · faible confiance |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
173
tok/s
147–207 |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
173
tok/s
147–207 |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
165
tok/s
99–264 · faible confiance |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
147
tok/s
88–235 · faible confiance |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
147
tok/s
88–235 · faible confiance |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
147
tok/s
88–235 · faible confiance |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
142
tok/s
121–170 |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.6 GB | Q3_K_M | À l'étroit |
|
139
tok/s
118–167 |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
127
tok/s
108–153 |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 8.0 GB | Q4_K_M | À l'étroit |
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119
tok/s
101–142 |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
119
tok/s
101–142 |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
119
tok/s
101–142 |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
119
tok/s
101–142 |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
119
tok/s
101–142 |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
90.3
tok/s
54–144 · faible confiance |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
90.3
tok/s
54–144 · faible confiance |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
75.3
tok/s
45–120 · faible confiance |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
|
73.6
tok/s
44–118 · faible confiance |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
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73.1
tok/s
62–88 |
RTX A5000-8Q NVIDIA | 8 GB | 768 GB/s | Apr 2021 | 6.6 GB | Q3_K_M | À l'étroit |
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72.0
tok/s
61–86 |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 13.6 GB | Q8_0 | Confortable |
Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Typhoon / SCB 10X
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Thailand
- Publié
- 5 May 2025
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation
- Modèle de base
- Gemma 3 12B
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 12B
- Données d'entraînement
- tokens
12B
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (restricted use)
- Code d'entraînement
- Unreleased
- Hugging Face
- scb10x
gemma license https://huggingface.co/scb10x/typhoon2.1-gemma3-12b
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Typhoon 2.1 Gemma Release: Big Performance in Small Sizes
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Les extrêmes
Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Typhoon 2.1 Gemma 12B
Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 282 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 282 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 225 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 225 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 180 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 173 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 173 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 165 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 147 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 147 tok/s
Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Typhoon 2.1 Gemma 12B
Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..
- 01 Radeon RX 7400 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 21.4 tok/s
- 02 Radeon RX 9060 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 23.9 tok/s
- 03 GeForce RTX 5050 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 30.5 tok/s
- 04 GeForce RTX 5050 Mobile 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 36.6 tok/s
- 05 Radeon RX 9060 XT 8 GB 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 23.9 tok/s
- 06 GeForce RTX 5060 Mobile 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 36.6 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 42.7 tok/s
- 08 GeForce RTX 5060 Ti 8 GB 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 42.7 tok/s
- 09 GeForce RTX 5070 Mobile 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 36.6 tok/s
- 10 Radeon RX 7650 GRE 8 GB · Besoin 6.6 GB · Q3_K_M · À l'étroit 21.4 tok/s
Ce que les chiffres signifient
Exigences matérielles en pratique
Carte minimale
Xeon Phi 5110P
Mémoire requise
6.6 GB
Le plus rapide
282 tok/s
Typhoon 2.1 Gemma 12B atteint un nombre de paramètres de 12B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 509.
Le point d'entrée est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 19.8 tokens par seconde
Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 282 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.
À propos de ce modèle
Typhoon 2.1 Gemma 12B a été publié par Typhoon / SCB 10X, dans le pays enregistré comme Thailand, durant May 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Gemma 3 12B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation scb10x.
À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi
La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 21.2 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 455 d'eux
Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.
Son agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour Typhoon 2.1 Gemma 12B
Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..
-
01
Lisez d'abord le chiffre de mémoire
La table répertorie chaque carte capable de supporter Typhoon 2.1 Gemma 12B, ayant besoin d'environ 6.6 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
-
02
Décidez combien de temps vos conversations tournent
Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Typhoon 2.1 Gemma 12B.
-
03
Définir un seuil de qualité
La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
-
04
Trier par vitesse
La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Typhoon 2.1 Gemma 12B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 282 tok/s
-
05
Lisez la colonne de compatibilité en dernier.
Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Typhoon 2.1 Gemma 12B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
-
06
Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.
Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Typhoon 2.1 Gemma 12B.
Réponses
Typhoon 2.1 Gemma 12B — questions courantes
Typhoon 2.1 Gemma 12B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?
Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 13.6 GO et générant à peu près 47.3 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 12B. 12B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Typhoon / SCB 10X, basé sur Thailand, une organisation catégorisée comme industry.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2025.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— où puis-je le télécharger ?
Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation scb10x. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?
Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 2.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?
La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 509. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?
Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?
Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 240–339 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 6.6 GB, et produit environ 19.8 tous les GPU capables de l'exécuter en total 509.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?
Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 282 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 455.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?
Cela nécessite environ 6.6 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?
Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q3_K_M, environ 6.6 GO et générant à peu près 142 tokens par seconde. L'ajustement est serré.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?
Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q5_K_M, environ 9.4 GO et générant à peu près 57.5 tokens par seconde. L'ajustement est serré.
Typhoon 2.1 Gemma 12B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?
Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 13.6 GO et générant à peu près 39.9 tokens par seconde. L'ajustement est serré.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.