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GreenCube-Blog

Läuft KI auf einer RX 580? Gemessen: 10–11 Tokens pro Sekunde

Von Hector Gras · 1. Oktober 2026

Ja. Auf einem Desktop-PC mit einer AMD RX 580 (8 GB) und 16 GB RAM schrieb Gemma 4 E4B 10–11 Tokens pro Sekunde. Schneller, als du liest.

10–11Tokens pro Sekunde mit Gemma 4 E4B
2,7×schneller auf der Karte als auf dem Prozessor

Was das in der Praxis heißt

AufgabeZeit auf diesem PC
Eine normale Antwort schreiben (400 Tokens, etwa eine halbe Seite)37–38 s
Ein langes Dokument lesen, das du ihr gibst (5.000 Tokens, etwa 6 Seiten)30–35 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.

WasLief aufErgebnisGemessen
Gemma 4 E4B*Grafikkarte10,5–10,7 Tokens pro Sekunde beim Schreiben · 144–169 beim Lesen1. Oktober 2026 1
Gemma 4 E4BGrafikkarte10,1 Tokens pro Sekunde beim Schreiben1. Oktober 2026 2
Gemma 4 E4Bnur Prozessor3,8 Tokens pro Sekunde beim Schreiben1. Oktober 2026 2

Wie jede Zahl gemessen wurde: Mehr dazu, wie wir messen

  1. 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.
  2. 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. * Dieser Tester hat vor allem kurze Fragen gestellt, deshalb zählen auch Antworten unter 100 Tokens. Kurze Antworten messen etwas langsamer.

Was es bedeutet

Die Grafikkarte macht die Arbeit

Gleicher PC, gleiche KI (Gemma 4 E4B): 3,8 Tokens pro Sekunde nur mit dem Prozessor, 10,1 mit der Grafikkarte, etwa 2,7-mal so schnell. Eine Grafikkarte ist dafür gebaut, für Spiele Tausende kleiner Rechnungen gleichzeitig zu machen, und eine KI laufen zu lassen ist größtenteils genau diese Art von Mathe. GreenCube misst beim Start beides und nimmt das Schnellere.

Es passt, aber diese Karte ist langsam für KI

Gemma 4 E4B (4,2 GB) passt komplett in die 8 GB der Karte und schreibt trotzdem nur 10–11 Tokens pro Sekunde. Ältere Karten sind bei dieser Art von Mathe viel langsamer, und mehr Speicher ändert daran nichts. Zum Vergleich: Andere Karten mit 8 GB, die wir gemessen haben, schreiben mit derselben KI 63–72 (RX 5700 XT), 56 (RTX 5060), 42–44 (RX 6600). Es schreibt immer noch schneller, als du liest, also funktionieren Chatten und Lernen; es fühlt sich nur langsamer an als eine neuere Karte.

Das größere Gemma 4 12B

Nicht bequem. GreenCube schlägt das größere Gemma 4 12B nur auf Karten mit 10 GB VRAM oder mehr vor, und diese hat 8. Auf einer AMD RX 5700 XT mit 8 GB beantwortete es kurze Fragen und stürzte dann in einem langen Chat ab.

Bilder

Sehr wahrscheinlich, aber wir haben auf dieser Karte noch kein Bild gestoppt. Sobald wir es tun, steht die Zahl hier. Ein Bild nutzt eine eigene KI von etwa 6 GB und viel mehr Rechenarbeit als eine Chat-Antwort, also zählt die Grafik hier noch mehr.

Wie er im Vergleich abschneidet

Von den 8 PCs, die wir mit Gemma 4 E4B gemessen haben, ist dieser Nummer 8 beim Schreibtempo. Die GTX 1650 schreibt etwa 20, etwa 90 % schneller.

Wir haben 4 Karten mit 8 GB gemessen, und sie liegen weit auseinander:

Der Speicher entscheidet, welche KI passt. Wie neu die Karte ist, entscheidet, wie schnell sie läuft.

Der Test-PC

Der eigene PC eines echten Testers, so genutzt wie sonst auch, keine Labormaschine:

Prüf deinen eigenen PC

Du weißt nicht, was in deinem PC steckt? Das dauert 30 Sekunden:

  1. Drück Strg + Umschalt + Esc, um den Task-Manager zu öffnen.
  2. Geh zu Leistung.
  3. Klick auf Arbeitsspeicher: Die Zahl oben rechts ist dein RAM.
  4. 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

Läuft KI auf meinem PC? Alle 10 PCs in einer Tabelle, und wie sich deiner anfühlen wird.

Fragen

Läuft KI lokal auf einer RX 580?

Ja. Auf einem Desktop-PC mit einer AMD RX 580 (8 GB) und 16 GB RAM schrieb Gemma 4 E4B 10–11 Tokens pro Sekunde. Schneller, als du liest.

Kann man auf einer RX 580 KI-Bilder erstellen?

Sehr wahrscheinlich, aber wir haben auf dieser Karte noch kein Bild gestoppt. Sobald wir es tun, steht die Zahl hier.

Ist KI auf der RX 580 schneller oder auf dem Prozessor?

Auf der Karte, mit Abstand: 10,1 Tokens pro Sekunde gegenüber 3,8 auf dem Prozessor, etwa 2,7-mal so schnell.

Läuft Gemma 4 12B auf einer RX 580?

Nicht bequem. GreenCube schlägt das größere Gemma 4 12B nur auf Karten mit 10 GB VRAM oder mehr vor, und diese hat 8. Auf einer AMD RX 5700 XT mit 8 GB beantwortete es kurze Fragen und stürzte dann in einem langen Chat ab.

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