TxGemma 9B TPS-rekenmachine

Open gewichten Google DeepMind,Google Research 9B parameters April 2025

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

509 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 24.0 tok/s

Snelste kaart

B200

376 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien TxGemma 9B?

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

509 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
376 tok/s 320–452	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
376 tok/s 320–452	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
301 tok/s 180–481 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
301 tok/s 180–481 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
240 tok/s 144–385 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
230 tok/s 196–276	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
230 tok/s 196–276	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
220 tok/s 132–352 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
185 tok/s 158–222	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
172 tok/s 146–207	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	IQ4_XS	Krap
158 tok/s 134–190	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 134–190	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
131 tok/s 111–157	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	Krap
120 tok/s 72–193 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
120 tok/s 72–193 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
100 tok/s 60–161 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
98.2 tok/s 59–157 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
96.0 tok/s 82–115	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel
96.0 tok/s 82–115	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.7 GB	Q8_0	Comfortabel

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 DeepMind,Google Research
Organisatietype: Industry,Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 8 April 2025
Auteurs: Eric Wang, Samuel Schmidgall, Paul F. Jaeger, Fan Zhang, Rory Pilgrim, Yossi Matias, Joelle Barral, David Fleet, Shekoofeh Azizi

Wat het doet

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

Domein: Language, Biology
Taak: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein property prediction, Small molecule property prediction, Chat, Question answering, Protein question answering, Protein function prediction, Language modeling/generation
Basis model: Gemma 2 9B

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: 9B
Training gegevens: tokens
Epochs: 12

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen: 4.4 × 10²³ FLOP
Hoe het werd opgericht: Operation counting
Fijn-tuning compute: 3.6 × 10²¹ FLOP

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 v4
Gebruikte chips: 256
Stroomverbruik: 170.7 kW

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)
Training code: Unreleased
Hugging Face: google

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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP: Yes
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

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

Referentie: TxGemma: Efficient and Agentic LLMs for Therapeutics
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien TxGemma 9B

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 TxGemma 9B

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

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

Xeon Phi 5110P

Geheugen nodig

7.0 GB

Snelste

376 tok/s

TxGemma 9B bereikt een parameter telling van 9B. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 509.

De minste hardware die werkt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB, het draaien ervan met een compressie van IQ4_XS en produceren rond 24.0 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 376 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

TxGemma 9B werd gepubliceerd door Google DeepMind,Google Research, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens April 2025. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Industry.

Het werkt in het domein van Language, Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein property prediction, Small molecule property prediction, Chat, Question answering, Protein question answering, Protein function prediction, Language modeling/generation.

Het startpunt was een bestaand basismodel, Gemma 2 9B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie google.

Hoe snel het draait, en waarom

De mediaanresultaat is rond 26.0 tokens per seconde. 473 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

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

Training en herkomst

De training run verbruikte ongeveer 4.4 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor TxGemma 9B

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

Begin vanuit de geheugen kolom

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. TxGemma 9B, ongeveer nodig 7.0 GB bij een compressie van IQ4_XS. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. TxGemma 9B.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van IQ4_XS 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

Sorteer op snelheid

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor TxGemma 9B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 376 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van TxGemma 9B. 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

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor TxGemma 9B.

Antwoorden

TxGemma 9B — veelgestelde vragen

TxGemma 9B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 4.4 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

TxGemma 9B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 2.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

TxGemma 9B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 509. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

TxGemma 9B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

TxGemma 9B— 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: 320–452 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

TxGemma 9B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB. Het draait het model op een compressie van IQ4_XS ongeveer 7.0 GB, en produceert ongeveer 24.0 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 509.

TxGemma 9B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 376 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: 473.

TxGemma 9B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 7.0 GB bij een compressie van IQ4_XS, 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.

TxGemma 9B— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van IQ4_XS, ongeveer 7.0 GB en genereren ongeveer 172 tokens per second. De pasvorm is krap.

TxGemma 9B— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q6_K, ongeveer 9.6 GB en genereren ongeveer 62.4 tokens per second. De pasvorm is krap.

TxGemma 9B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 11.7 GB en genereren ongeveer 53.2 tokens per second. De fit is comfortabel.

TxGemma 9B— 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 Q8_0, ongeveer 11.7 GB en genereren ongeveer 63.1 tokens per second. De fit is comfortabel.

TxGemma 9B— 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.

TxGemma 9B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 9B. 9B. 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.

TxGemma 9B— wie heeft het gemaakt?

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

TxGemma 9B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in April 2025.

TxGemma 9B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein property prediction, Small molecule property prediction, Chat, Question answering, Protein question answering, Protein function prediction, Language modeling/generation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

TxGemma 9B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie google. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

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