Läuft KI auf einem Laptop mit Intel Iris Xe? Gemessen: 5–7 Tokens pro Sekunde
Ja. Auf einem Laptop ohne Grafikkarte (Intel-Prozessor mit Iris-Xe-Grafik) mit 8 GB RAM schrieb Gemma 4 E2B 5–7 Tokens pro Sekunde. Ungefähr so schnell, wie du liest.
Was das in der Praxis heißt
| Aufgabe | Zeit auf diesem PC |
|---|---|
| Eine normale Antwort schreiben (400 Tokens, etwa eine halbe Seite) | 55–75 s |
| Ein langes Dokument lesen, das du ihr gibst (5.000 Tokens, etwa 6 Seiten) | 51–85 s |
Berechnet aus den auf diesem PC gemessenen Geschwindigkeiten: Zeit ist Länge geteilt durch Tempo, und eine echte Antwort braucht außerdem einen Moment zum Anlaufen. Zum Vergleich: Die meisten Menschen lesen etwa 4 Wörter pro Sekunde (Brysbaert, 2019), also brauchst du für eine Antwort mit 400 Tokens schon über eine Minute, nur um sie zu lesen.
Was wir gemessen haben
Schreiben heißt, wie schnell die KI ihre Antwort tippt, in Tokens pro Sekunde; ein Token ist ein Stück Wort, und im Deutschen braucht ein Wort meist ein bis zwei. Lesen heißt, wie schnell sie aufnimmt, was du ihr gibst: deine Frage, einen eingefügten Text oder ein PDF. Lesen ist immer viel schneller als Schreiben, weil die KI viele Tokens auf einmal lesen kann, sie aber einzeln schreiben muss.
| Was | Lief auf | Ergebnis | Gemessen |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E2B | nur Prozessor | 5,3–7,3 Tokens pro Sekunde beim Schreiben · 59–98 beim Lesen | 4. Oktober 2026 1 |
| Gemma 4 E2B | nur Prozessor | 9,3 Tokens pro Sekunde beim Schreiben | 4. Oktober 2026 2 |
| Gemma 4 E2B | integrierte Intel-Grafik | 5 Tokens pro Sekunde beim Schreiben | 4. Oktober 2026 2 |
Wie jede Zahl gemessen wurde: Mehr dazu, wie wir messen
- Echte Chats in GreenCube 0.1.42: das Tempo jeder Antwort mit 100 Tokens oder mehr, ausgelesen aus dem Log der App. Der Bereich lässt das langsamste und das schnellste Zehntel weg.
- Der eigene Tempotest von GreenCube 0.1.42, den es beim Start macht, um zwischen Grafikkarte und Prozessor zu wählen: eine kurze Antwort, je einmal auf beiden geschrieben.
Wo wir mehrere Messungen haben, zeigen wir den Bereich: Das Tempo schwankt zwischen Messungen auf demselben PC etwas.
Was es bedeutet
Keine Grafikkarte? Geht trotzdem
Ohne Grafikkarte läuft die KI auf dem Prozessor. Das ist langsamer als auf einem Gaming-PC, aber das kleinere Gemma 4 E2B schreibt trotzdem 5–7 Tokens pro Sekunde, genug zum Lernen, Zusammenfassen und Schreiben. Der Starttest von GreenCube hat auch das Schreiben mit der integrierten Intel-Grafik probiert: 5, gegenüber 9,3 mit dem Prozessor, also schreibt es hier mit dem Prozessor.
Bilder
Nein. Die Bild-KI braucht etwa 7 GB Speicher für sich allein, mehr als ein Laptop mit 8 GB freimachen kann. Chatten und Lernen funktionieren gut.
Wie er im Vergleich abschneidet
Von den 2 PCs, die wir mit Gemma 4 E2B gemessen haben, ist dieser Nummer 2 beim Schreibtempo. Der Laptop mit Intel Core Ultra 5 schreibt 14–18, etwa 2,5-mal so schnell.
Der Test-PC
Der eigene PC eines echten Testers, so genutzt wie sonst auch, keine Labormaschine:
- Laptop
- Grafik: nur integrierte Intel-Grafik
- Grafikspeicher (VRAM): keine (keine separate Grafikkarte)
- RAM: 8 GB
- Prozessor: Intel, 8 Threads
Prüf deinen eigenen PC
Du weißt nicht, was in deinem PC steckt? Das dauert 30 Sekunden:
- Drück Strg + Umschalt + Esc, um den Task-Manager zu öffnen.
- Geh zu Leistung.
- Klick auf Arbeitsspeicher: Die Zahl oben rechts ist dein RAM.
- Klick auf GPU: Der Name oben rechts ist deine Karte, und Dedizierter GPU-Speicher ist dein VRAM. Du siehst nur Intel- oder AMD-Grafik ohne dedizierten Speicher? Dann hast du keine separate Karte.
Such dann die ähnlichste Karte in der vollständigen Tabelle. Dieselbe Karte mit mehr VRAM kann eine größere KI aufnehmen; eine neuere Karte derselben Größe ist meist schneller.
Weitere PCs, die wir gemessen haben
- RTX 2080 Ti: 65–71 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- GTX 1650: etwa 20 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
- Laptop mit Intel Core Ultra 5: 14–18 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 Tokens pro Sekunde (Gemma 4 E4B)
Läuft KI auf meinem PC? Alle 10 PCs in einer Tabelle, und wie sich deiner anfühlen wird.
Fragen
Läuft KI lokal auf einem Laptop mit Intel Iris Xe?
Ja. Auf einem Laptop ohne Grafikkarte (Intel-Prozessor mit Iris-Xe-Grafik) mit 8 GB RAM schrieb Gemma 4 E2B 5–7 Tokens pro Sekunde. Ungefähr so schnell, wie du liest.
Kann man auf einem Laptop mit Intel Iris Xe KI-Bilder erstellen?
Nein. Die Bild-KI braucht etwa 7 GB Speicher für sich allein, mehr als ein Laptop mit 8 GB freimachen kann. Chatten und Lernen funktionieren gut.
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