DataGemma TPS-rekenmachine

Open gewichten Google 27.2B parameters September 2024

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

132 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

RTX A4500

20 GB · Q4_K_M · 23.0 tok/s

Snelste kaart

B200

125 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien DataGemma?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

132 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
125 tok/s 106–149	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
125 tok/s 106–149	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
99.5 tok/s 60–159 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
99.5 tok/s 60–159 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
79.6 tok/s 48–127 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
76.1 tok/s 65–91	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
76.1 tok/s 65–91	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
72.9 tok/s 44–117 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
64.7 tok/s 39–103 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
64.7 tok/s 39–103 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
64.7 tok/s 39–103 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
61.4 tok/s 52–74	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
52.3 tok/s 44–63	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
52.3 tok/s 44–63	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
52.3 tok/s 44–63	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
52.3 tok/s 44–63	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
52.3 tok/s 44–63	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
42.3 tok/s 36–51	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.9 GB	Q6_K	Comfortabel
42.3 tok/s 36–51	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.9 GB	Q6_K	Comfortabel
40.5 tok/s 34–49	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.9 GB	Q6_K	Comfortabel
40.5 tok/s 34–49	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.9 GB	Q6_K	Comfortabel
39.8 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
39.8 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	30.3 GB	Q8_0	Comfortabel
37.3 tok/s 32–45	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.8 GB	Q5_K_M	Krap
33.9 tok/s 29–41	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.8 GB	Q5_K_M	Krap

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Google
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 12 September 2024
Auteurs: Prashanth Radhakrishnan, Jennifer Chen, Bo Xu, Prem Ramaswami, Hannah Pho, Adriana Olmos, James Manyika, R. V. Guha

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation
Basis model: Gemma 2 27B

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 27.2B
Training gegevens: tokens

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware: Google TPU v5e

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (restricted use)

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Knowing When to Ask -- Bridging Large Language Models and Data
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien DataGemma

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien DataGemma

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

De hardwarekant

Minimum kaart

RTX A4500

Geheugen nodig

17.6 GB

Snelste

125 tok/s

DataGemma bereikt een parameter telling van 27.2B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 132.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 23.0 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 125 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

DataGemma werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Gemma 2 27B. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.

Het lezen van de doorvoercijfers

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 21.5 tokens per seconde. 112 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

De aandacht lay-out staat in onze database, zodat de GPU VRAM cijfers precies worden berekend in plaats van benaderd.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor DataGemma

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. DataGemma, ongeveer nodig 17.6 GB bij een compressie van Q4_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor DataGemma.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q4_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor DataGemma. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 125 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van DataGemma. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Controleer de kaart vanaf de andere kant

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op DataGemma.

Antwoorden

DataGemma — veelgestelde vragen

DataGemma— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

DataGemma— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

DataGemma— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 3.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

DataGemma— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 132. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

DataGemma— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

DataGemma— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 106–149 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

DataGemma— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB. Het draait het model op een compressie van Q4_K_M ongeveer 17.6 GB, en produceert ongeveer 23.0 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 132.

DataGemma— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 125 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 112.

DataGemma— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 17.6 GB bij een compressie van Q4_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

DataGemma— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q5_K_M, ongeveer 20.8 GB en genereren ongeveer 37.3 tokens per second. De pasvorm is krap.

DataGemma— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

DataGemma— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 27.2B. 27.2B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

DataGemma— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

DataGemma— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen