TxGemma 9B kalkulator TPS

Otwórz wagi Google DeepMind,Google Research 9B parametry April 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 24.0 tok/s

Najszybsza karta

B200

376 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić TxGemma 9B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

509 karty pasują

Obliczanie

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

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Google DeepMind,Google Research
Typ organizacji: Industry,Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 8 April 2025
Autorzy: Eric Wang, Samuel Schmidgall, Paul F. Jaeger, Fan Zhang, Rory Pilgrim, Yossi Matias, Joelle Barral, David Fleet, Shekoofeh Azizi

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language, Biology
Zadanie: 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
Model bazowy: Gemma 2 9B

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 9B
Dane treningowe: tokens
Epoki: 12

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 4.4 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 3.6 × 10²¹ FLOP

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: Google TPU v4
Zastosowane chipy: 256
Pobór mocy: 170.7 kW

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: google

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: TxGemma: Efficient and Agentic LLMs for Therapeutics
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają TxGemma 9B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają TxGemma 9B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

7.0 GB

Najszybszy

376 tok/s

TxGemma 9B osiąga liczbę parametrów równą 9B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 509.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 24.0 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 376 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

TxGemma 9B został opublikowany przez Google DeepMind,Google Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Industry.

Działa w dziedzinie Language, Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie 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.

Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Gemma 2 9B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją google.

Jak szybko działa i dlaczego

Mediana wyniku wynosi około 26.0 tokenów na sekundę 473 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

Jego układ uwagi jest w naszej bazie danych, więc wartości pamięci są obliczane dokładnie, a nie przybliżone.

Szkolenie i pochodzenie

Trening zajmował około 4.4 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do TxGemma 9B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić TxGemma 9B, potrzebując około 7.0 GB przy kompresji IQ4_XS. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. TxGemma 9B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji IQ4_XS na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. TxGemma 9B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 376 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku TxGemma 9B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na TxGemma 9B.

Odpowiedzi

TxGemma 9B — częste pytania

TxGemma 9B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 4.4 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

TxGemma 9B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 2.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

TxGemma 9B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

TxGemma 9B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

TxGemma 9B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 320–452 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

TxGemma 9B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 7.0 GB, i produkuje w przybliżeniu 24.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

TxGemma 9B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 376 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 473.

TxGemma 9B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 7.0 GB przy kompresji IQ4_XS, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

TxGemma 9B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji IQ4_XS, używając około 7.0 GB i generując w przybliżeniu 172 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

TxGemma 9B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 9.6 GB i generując w przybliżeniu 62.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

TxGemma 9B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 11.7 GB i generując w przybliżeniu 53.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

TxGemma 9B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 11.7 GB i generując w przybliżeniu 63.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

TxGemma 9B— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

TxGemma 9B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 9B. 9B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

TxGemma 9B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Google DeepMind,Google Research, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.

TxGemma 9B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2025.

TxGemma 9B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie 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. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

TxGemma 9B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją google. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI