Gemma 4 E4B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Google DeepMind 8B Paraméterek April 2026

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

582 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 31.0 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

753 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Gemma 4 E4B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

582 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
753 tok/s 452–1,205 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
753 tok/s 452–1,205 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
601 tok/s 361–962 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
601 tok/s 361–962 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
481 tok/s 289–769 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
460 tok/s 276–736 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
460 tok/s 276–736 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
440 tok/s 264–705 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
391 tok/s 235–625 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
391 tok/s 235–625 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
391 tok/s 235–625 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
371 tok/s 222–593 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
316 tok/s 190–506 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
316 tok/s 190–506 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
316 tok/s 190–506 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
316 tok/s 190–506 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
316 tok/s 190–506 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
250 tok/s 150–401 · alacsony bizalom	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q5_K_M	Szoros
241 tok/s 144–385 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
241 tok/s 144–385 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
213 tok/s 128–341 · alacsony bizalom	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q6_K	Szoros
201 tok/s 120–321 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
196 tok/s 118–314 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
192 tok/s 115–307 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes
192 tok/s 115–307 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.8 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Google DeepMind
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 2 April 2026

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language, Multimodal, Audio
Feladat: Language modeling/generation

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 8B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Gemma 4 E4B

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Gemma 4 E4B

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Quadro 6000

Szükséges memória

5.2 GB

Leggyorsabb

753 tok/s

Gemma 4 E4B eléri a paraméterek számát 8B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 582.

A legkevesebb hardver, ami működik, az Quadro 6000, memória kapacitással rendelkezik 6 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 31.0 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 753 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Gemma 4 E4B ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2026. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

Működik a területen a Language, Multimodal, Audio, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

A átbocsátási számadatok olvasása

A medián eredmény körül 42.3 másodpercenkénti tokenek 568 tőlük

Ez egy keverék-szakértők modell, amely minden tokent csak a saját részein keresztül irányít. Ezért sokkal gyorsabban generál, mint amit a teljes mérete sugall — miközben minden paraméternek a memóriában kell lennie, így gyors, anélkül hogy olcsó lenne tárolni.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Gemma 4 E4B

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Gemma 4 E4B, körülbelül szükséges 5.2 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Gemma 4 E4B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Gemma 4 E4B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 753 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Gemma 4 E4B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Gemma 4 E4B.

Válaszok

Gemma 4 E4B — gyakori kérdések

Gemma 4 E4B— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.8 GB és körülbelül generálás 106 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Gemma 4 E4B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.8 GB és körülbelül generálás 126 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Gemma 4 E4B— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Gemma 4 E4B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 8B. 4.5B effective of 8.0B raw including embeddings. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Gemma 4 E4B— Ki készítette ezt?

Kiadta Google DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Gemma 4 E4B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2026.

Gemma 4 E4B— Mire használják?

Működik a területen a Language, Multimodal, Audio, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

Gemma 4 E4B— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Gemma 4 E4B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 1.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Gemma 4 E4B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 582. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Gemma 4 E4B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Gemma 4 E4B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 452–1,205 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Gemma 4 E4B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Quadro 6000, memória kapacitással rendelkezik 6 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 5.2 GB, és körülbelül 31.0 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 582.

Gemma 4 E4B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 753 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 568.

Gemma 4 E4B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 5.2 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Gemma 4 E4B— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 7.0 GB és körülbelül generálás 250 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Gemma 4 E4B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.8 GB és körülbelül generálás 85.9 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell