Bereken de TPS van de Radeon AI PRO 9600D op lokale AI-modellen
Elk model in onze catalogus beoordeeld op deze kaart bij de contextlengte en minimumkwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van deze kaart en de grootte van elk model eenmaal gecomprimeerd..
Gerekend voor deze kaart
721 modellen in onze catalogus samen
Grootste model dat het vasthoudt
Phi-3.5-MoE
60.8B · Q3_K_M · 46.9 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
190 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Radeon AI PRO 9600D?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Meer context betekent meer VRAM voor de gesprekken cache. Snelheid is voor een verse conversatie en verandert niet met deze instelling..
Verbergt modellen die alleen passen door onder dit punt te worden gecomprimeerd.
543 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
176
tok/s
106–282 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
173
tok/s
104–277 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
173
tok/s
104–277 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
173
tok/s
104–277 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
173
tok/s
104–277 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
159
tok/s
95–254 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
159
tok/s
95–254 · lage vertrouwen |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
159
tok/s
95–254 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
159
tok/s
95–254 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
159
tok/s
95–254 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
155
tok/s
93–248 · lage vertrouwen |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
153
tok/s
92–244 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | 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
Radeon AI PRO 9600D Volledige specificatie
Alles op file voor deze kaart, geordend op basis van hoezeer het van invloed is op het draaien van een taalmodel in plaats van op hoe een specificatielijst het zou opsommen. MEMORY komt eerst omdat het de uitkomst bepaalt; de rest is CONTEXT..
Geheugen
De twee specificaties die bepalen wat deze card kan draaien en hoe snel. Capaciteit bepaalt welke models passen; bandbreedte bepaalt hoeveel tokens per seconde ze produceren zodra ze dat doen.
- Geheugengrootte
- 32 GB
- Geheugenbandbreedte
- 576 GB/s
- Geheugen type
- GDDR6
- Geheugensnelheid bus breedte
- 256 bit
- Geheugenklok
- 2.25 GHz
De chip
Welke processor zit op het bord en hoe is deze vervaardigd. Een kleinere procesgrootte betekent over het algemeen meer prestaties voor hetzelfde vermogen.
- Grafische processor
- Navi 48
- Architectuur
- RDNA 4.0
- Generatie
- Radeon Pro Navi(Navi IV Series)
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 4 nm
- Transistoren
- 53.9 billion
- Transistor dichtheid
- 151,000 K/mm²
- Die grootte
- 357 mm²
- Pakket
- Monolithic
- Uitgebracht
- 11 December 2025
Kloksnelheden
Hoe snel de processor draait. Veel minder waard hier dan op een gaming benchmark: het genereren van tekst wordt beperkt door de geheugenbandbreedte, dus een hogere klok beweegt het resultaat nauwelijks.
- Basis klok
- 1.08 GHz
- Boost-klok
- 2.02 GHz
Verwerkingsunits
Wat de chip bevat. Deze drijven de graphicsprestaties en zijn voornamelijk belangrijk voor het verwerken van een lange prompt in plaats van voor het produceren van het antwoord.
- Schaduwunits
- 3,072
- Textuurmappingeenheden
- 192
- Render output units
- 96
- Ray tracing cores
- 48
- L2-cache
- 8 MB
Theoretische prestaties
Piek reken tarieven gepubliceerd voor de kaart. Dit zijn plafonds die geen enkele echte werklast bereikt, en het genereren van tekst bereikt een klein percentage daarvan omdat het beperkt wordt door geheugen in plaats van rekenkracht.
- Half precisie (FP16)
- 49.6 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 24.8 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 775.7 GFLOPS
- Pixel rate
- 194 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 388 GTexel/s
De kaart
Wat er nodig is om de kaart fysiek te installeren en van stroom te voorzien — de praktische beperkingen die bepalen of deze past in de machine die je al bezit.
- Stroomverbruik (TDP)
- 150 W
- Voorgestelde voeding
- 450 W
- Stroomconnectoren
- 1x 16-pin
- Businterface
- PCIe 5.0 x16
- Sleufbreedte
- Single-slot
- Afmetingen
- 241 mm × 19 mm
- Weergave-uitvoer
- 1x DisplayPort 2.1a
Software ondersteuning
Welke grafische en rekinterfaces ondersteunt de kaart. CUDA-rekenmogelijkheden is degene die van belang is voor inferentie: onder de 7.0 zijn er geen tensor cores, en moderne inferentiesoftware valt terug op langzamere codepaden.
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 2.2
- Shader-model
- 6.8
Lijsten
Waar te koop een Radeon AI PRO 9600D
Geen enkele verkoper heeft deze kaart momenteel in de aanbieding. Lijsten komen van verkopers die deze hier direct publiceren. — blader door de aanbieder directory om te zien wie wat verkoopt.
Wat de cijfers betekenen
Capaciteit en bandbreedte
Geheugen
32 GB
Bandbreedte
576 GB/s
Grootste model
Phi-3.5-MoE
Radeon AI PRO 9600D draagt 32 GB van GDDR6. Dat dekt de middelgrote modellen die de meeste mensen daadwerkelijk draaien. Zodra de runtime en de driver hun werkomgeving reserveren, blijft er ongeveer dit over: 28.8 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 576 GB/s over een bus van 256 bits. Dat is het nummer dat de generatie snelheid beheerst — de rekenkracht per gelezen byte is klein genoeg dat de bus, niet de cores, is waar alles op wacht.
De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 2.25 GHz. Het verbreden van de bus en het verhogen van de kloksnelheid zijn de twee hefboommechanismen die een fabrikant heeft, daarom kan een kaart met onopvallende cores toch snel genereren.
Het praktische plafond is Phi-3.5-MoE, 60.8B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 46.9 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Radeon AI PRO 9600D is gebouwd op de graphics processor Navi 48, het gebruik van de architectuur RDNA 4.0 van AMD, als onderdeel van de generatie Radeon Pro Navi(Navi IV Series).
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 4 nm, met een dobbelsteen die meet 357 mm², houden 53.9 billion Transistoren. Een kleiner proces betekent over het algemeen meer prestaties voor dezelfde kracht, hoewel het voor taalmodele veel minder belangrijk is dan de geheugen-subsystemen.
Het werd uitgebracht in December 2025. Inferredersoftwareondersteuning volgt doorgaans de hardware met een jaar of twee, dus een kaart van deze leeftijd heeft over het algemeen volwassen, goed geoptimaliseerde codepaden beschikbaar.
Rekenkracht, en waarom het minder belangrijk is dan het lijkt
FP16
49.6 TFLOPS
FP64
775.7 GFLOPS
Op papier Radeon AI PRO 9600D bereikt 49.6 TFLOPS op halve precisie, en 24.8 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piekfiguren die geen echte werkbelasting ondersteunen, en het genereren van tekst bereikt slechts een klein fractie van hen - decoderen wordt beperkt door geheugen in plaats van door rekenkracht, wat de reden is dat een kaart hier enorm krachtig kan lijken en toch tokens produceert tegen een gewone snelheid.
Dubbelprecisie doorvoersnelheid bereikt 775.7 GFLOPS. Het heeft geen invloed op het draaien van een taalmodel — geen inferentie-runtime gebruikt het — maar het scheidt datacentrumonderdelen van consumentenonderdelen, aangezien laatstgenoemden het opzettelijk beperken.
Klokken draaien vanaf een basis van 1.08 GHz naar een boost van 2.02 GHz. Hier veel minder waard dan op een gaming benchmark: het verhogen van de kloksnelheden versnelt de rekensom, en de rekensom is niet waar de generatie op wacht.
Cache en verwerkingsunits
ondersteund door een L2-cache van 8 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou raken, wat de enige plek op deze pagina is waar een ander getal dan bandbreedte stilletjes de generatie snelheid beïnvloedt — een grote L2 laat meer van de werkset dicht bij de kernen blijven.
Er zijn 3,072 Schaduwunits, 192 Textuurmappingeenheden, en 96 Render output units. Deze sturen grafische workloads aan en dragen bij aan promptverwerking, maar ze zitten een groot deel van de tijd dat een model bezig is met het genereren van een antwoord stil.
Kracht, grootte en installatie
Stroomverbruik
150 W
Radeon AI PRO 9600D is beoordeeld op 150 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 450 W. Het draaien van een taalmodel houdt een GPU-kaart bezig in korte pieken in plaats van continu - het verbruikt veel energie tijdens het genereren en idle tussen aanvragen - dus het sustained draw over een werkdag ligt meestal ver onder de nominale waarde.
Het bord neemt in beslag single-slot, meten 241 mm lang, en heeft 1x 16-pin. Het is de moeite waard om te controleren tegen de behuizing en de voeding die al in de machine zit, aangezien de grootste CARDS aanzienlijk meer van beiden nodig hebben dan een typische desktop biedt.
Het verbindt over PCIe 5.0 x16. De interface bepaalt hoe snel een model van de schijf naar de GPU-kaart wordt geladen, niet hoe snel het daar draait, dus een smallere verbinding kost een paar seconden bij de opstart en verder niets.
De extremen
De grootste AI-modellen die draaien op een Radeon AI PRO 9600D
De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..
De snelste AI-modellen op een Radeon AI PRO 9600D
Waar deze kaart de tokens het snelst produceert. Kleinere modellen domineren hier, omdat het genereren van elke token betekent dat het hele model eens uit het geheugen moet worden gelezen..
Stap voor stap
Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen Radeon AI PRO 9600D
U hoeft niets met de hand te berekenen — de gputps.com-calculator op deze pagina heeft het al voor elk model dat deze kaart kan bevatten uitgerekend. De antwoorden aflezen kost zes stappen.
-
01
Vind het model in de tabel
De tabel somt 543 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.
-
02
Stel de contextlengte in die je daadwerkelijk zult gebruiken
Sleep de schuifregelaar naar de gesprekslengte die je van plan bent te gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en tegen een CARD die houdt 32 GB dus de instelling is het waard om goed te krijgen.
-
03
Koppel de vergelijking aan één kwaliteitsniveau
Compressie is wat grotere modellen laat passen. De kwaliteitscontrole laat elk model vallen dat er meer van nodig heeft dan je bereid bent te geven.
-
04
Neem het bereik als het antwoord
Snelheden komen met foutmarges om een reden. De beste zaak hier is 190 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
05
Lees het geschiktheidsvonnis als laatste
De fit-kolom scheidt modellen die net passen van degenen met ruimte over — het is de moeite waard om dit te controleren voordat je op een daarvan besluit, tegen een beschikbare 32 GB.
-
06
Controleer hetzelfde model van de andere kant
Elke modelnaam in de tabel linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening uitvoert op elke kaart die we hebben. Daar zie je of de juiste aankoop is Radeon AI PRO 9600D.
Antwoorden
Radeon AI PRO 9600D — veelgestelde vragen
Radeon AI PRO 9600D— hoeveel cache heeft het?
en de L2-cache is 8 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou bereiken, dus een grotere L2 geeft een bescheiden verhoging van de generatiesnelheid boven wat alleen de bandbreedte voorspelt.
Radeon AI PRO 9600D— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 49.6 TFLOPS bij halve precisie en 24.8 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piek-arithmetische plafonds in plaats van haalbare snelheden, en tekstgeneratie bereikt slechts een klein deel ervan omdat het beperkt is door geheugenbandbreedte.
Radeon AI PRO 9600D— ondersteunt het CUDA?
Nee. CUDA is alleen van NVIDIA, en dit is een card van AMD. Het draait taalmodellen via ROCm, Vulkan of Metal, afhankelijk van de software, die minder rijp zijn dan het CUDA-pad — onze schattingen passen daarvoor een straf toe.
Radeon AI PRO 9600D— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 5.0 x16. Dit regelt hoe snel een model op de kaart wordt geladen in plaats van hoe snel het draait zodra het is geladen, zodat het een paar seconden kost bij het opstarten en niets tijdens de generatie.
Radeon AI PRO 9600D— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Het geheugen dekt comfortabel de middelgrote modellen die de meeste mensen lokaal draaien en de bandbreedte biedt bruikbare, zij het onspectaculaire, generatie snelheden. In totaal draait het 543 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
Radeon AI PRO 9600D— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Het kan worden gesplitst, met de overflow gehouden in het systeemgeheugen buiten de kaart's 32 GB zit in GPU VRAM en draait met een fractie van de snelheid, zodat een grotendeels-afgevoerd model zelden de moeite waard is om te gebruiken. Elke cijfer hier gaat ervan uit dat het volledig op de kaart aanwezig is.
Zou twee Radeon AI PRO 9600D kaarten twee keer zo snel zijn?
Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 64 GB van gecombineerde MEMORY, met ongeveer dezelfde generatie snelheid als één.
Radeon AI PRO 9600D— Welke AI-modellen kan het draaien?
543 van de 721 open-weight taalmodele die we volgen passen op deze kaart en kunnen lokaal worden uitgevoerd. De tabel op deze pagina vermeldt ieder exemplaar, met het geheugen dat het nodig heeft, de kwantisering waarop het draait en een geschatte generatiesnelheid.
Radeon AI PRO 9600D— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Phi-3.5-MoE bij 60.8B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 46.9 tokens per second en heeft ongeveer 27.2 GB van het geheugen van de kaart.
Radeon AI PRO 9600D— hoeveel tokens per seconde produceert het?
Het hangt af van het model. Het snelste model dat we hier volgen is Gemma 3 QAT 1B ongeveer 190 tokens per seconde, terwijl grotere modellen proportioneel langzamer draaien omdat elk token het hele model uit het geheugen moet lezen. Snelheden zijn schattingen voor één gesprek tegelijk.
Radeon AI PRO 9600D— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Gemma 4 E4B bij Q8_0, ongeveer 9.8 GB geheugen en genereert ongeveer 42.3 tokens per seconde
Radeon AI PRO 9600D— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 66.1 tokens per seconde
Radeon AI PRO 9600D— kan het draaien 30B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q6_K, ongeveer 22.7 GB geheugen en genereert ongeveer 54.9 tokens per seconde
Radeon AI PRO 9600D— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 32 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 28.8 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Radeon AI PRO 9600D— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 576 GB/s over een bus van 256 bits. Dit is de enige beste voorspeller van hoe snel het tekst genereert, omdat het produceren van elk token betekent dat het het hele model eenmaal uit het geheugen leest.
Radeon AI PRO 9600D— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 2.25 GHz. HBM-types worden aangetroffen op datacenter-accelerators en hebben veel meer bandbreedte dan de GDDR die op desktopkaarten wordt gebruikt, wat verklaart waarom ze tokens aanzienlijk sneller genereren bij dezelfde capaciteit.
Radeon AI PRO 9600D— wie maakt het?
Dit is een product van AMD, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 4 nm.
Radeon AI PRO 9600D— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in December 2025.
Radeon AI PRO 9600D— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 150 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 450 W. Het genereren van tekst verbruikt veel in bursts en idle tussen aanvragen, dus het gemiddelde verbruik over een werk sessie ligt normaal gesproken goed onder het opgegeven cijfer.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met de hardware. Als je al weet welk model je wilt en je moet weten wat het kost om het te draaien, Begin van het MODEL in plaats van het MODEL..