GreenCube
NL
EnglishEspañolPortuguêsFrançaisDeutschItalianoNederlandsPolskiTürkçeРусскийУкраїнська
Haal GreenCube

GreenCube-blog

Draait AI op een RX 580? Gemeten: 10–11 tokens per seconde

Door Hector Gras · 1 oktober 2026

Ja. Op een desktop-pc met een AMD RX 580 (8 GB) en 16 GB RAM schreef Gemma 4 E4B 10–11 tokens per seconde. Sneller dan je leest.

10–11tokens per seconde met Gemma 4 E4B
2,7×sneller op de kaart dan op de processor

Wat dat in de praktijk betekent

TaakTijd op deze pc
Een normaal antwoord schrijven (400 tokens, ongeveer een halve pagina)37–38 s
Een lang document lezen dat je geeft (5.000 tokens, ongeveer 6 pagina's)30–35 s

Berekend uit de snelheden die op deze pc zijn gemeten: tijd is lengte gedeeld door snelheid, en een echt antwoord heeft ook even nodig om op gang te komen. Ter vergelijking: de meeste mensen lezen ongeveer 4 woorden per seconde (Brysbaert, 2019), dus alleen al het lezen van een antwoord van 400 tokens kost je meer dan een minuut.

Wat we hebben gemeten

Schrijven is hoe snel de AI zijn antwoord typt, in tokens per seconde; een token is een stukje woord, en in het Nederlands neemt een woord er meestal een of twee in. Lezen is hoe snel hij opneemt wat je geeft: je vraag, een geplakte tekst of een pdf. Lezen gaat altijd veel sneller dan schrijven, omdat de AI veel tokens tegelijk kan lezen maar ze een voor een moet schrijven.

WatDraaide opResultaatGemeten
Gemma 4 E4B*videokaart10,5–10,7 tokens per seconde schrijven · 144–169 lezen1 oktober 2026 1
Gemma 4 E4Bvideokaart10,1 tokens per seconde schrijven1 oktober 2026 2
Gemma 4 E4Balleen processor3,8 tokens per seconde schrijven1 oktober 2026 2

Hoe elk getal is gemeten: Meer over hoe we meten

  1. Echte chats in GreenCube 0.1.42: de snelheid van elk antwoord van 100 tokens of meer, uitgelezen uit het log van de app. Het bereik laat het traagste en het snelste tiende weg.
  2. De eigen snelheidstest van GreenCube 0.1.42, die het bij het opstarten doet om te kiezen tussen videokaart en processor: één kort antwoord, één keer op elk geschreven.

Waar we meerdere metingen hebben, tonen we het bereik: snelheden schommelen een beetje tussen metingen op dezelfde pc. * Deze tester stelde vooral korte vragen, dus antwoorden onder de 100 tokens tellen ook mee. Korte antwoorden meten iets trager.

Wat het betekent

De videokaart doet het werk

Zelfde pc, zelfde AI (Gemma 4 E4B): 3,8 tokens per seconde op alleen de processor, 10,1 op de videokaart, ongeveer 2,7 keer zo snel. Een videokaart is gemaakt om voor games duizenden kleine sommen tegelijk te doen, en een AI draaien is grotendeels datzelfde soort rekenwerk. GreenCube timet bij het opstarten allebei en gebruikt de snelste.

Het past, maar deze kaart is traag voor AI

Gemma 4 E4B (4,2 GB) past helemaal in de 8 GB van de kaart, en toch schrijft het maar 10–11 tokens per seconde. Oudere kaarten zijn veel trager in dit soort rekenwerk, en meer geheugen verandert dat niet. Ter vergelijking: andere kaarten met 8 GB die we maten, schrijven 63–72 (RX 5700 XT), 56 (RTX 5060), 42–44 (RX 6600) met dezelfde AI. Het schrijft nog steeds sneller dan je leest, dus chatten en studeren werken; het voelt alleen trager dan een nieuwere kaart.

Het grotere Gemma 4 12B

Niet comfortabel. GreenCube stelt het grotere Gemma 4 12B alleen voor op kaarten met 10 GB VRAM of meer, en deze heeft er 8. Op een AMD RX 5700 XT met 8 GB beantwoordde het korte vragen en liep het daarna vast in een lange chat.

Afbeeldingen

Zeer waarschijnlijk, maar we hebben op deze kaart nog geen afbeelding getimed. Zodra we dat doen, komt het getal hier. Een afbeelding gebruikt een eigen AI van zo'n 6 GB en veel meer rekenwerk dan een chatantwoord, dus de graphics tellen hier nog zwaarder.

Hoe hij zich verhoudt

Van de 8 pc's die we met Gemma 4 E4B hebben gemeten, staat deze op nummer 8 qua schrijfsnelheid. De GTX 1650 schrijft ongeveer 20, ongeveer 90% sneller.

We hebben 4 kaarten met 8 GB gemeten, en ze liggen ver uit elkaar:

Het geheugen bepaalt welke AI past. Hoe nieuw de kaart is, bepaalt hoe snel hij draait.

De test-pc

De eigen pc van een echte tester, gebruikt zoals die hem altijd gebruikt, geen labmachine:

Check je eigen pc

Weet je niet wat er in je pc zit? Het kost 30 seconden:

  1. Druk op Ctrl + Shift + Esc om Taakbeheer te openen.
  2. Ga naar Prestaties.
  3. Klik op Geheugen: het getal rechtsboven is je RAM.
  4. Klik op GPU: de naam rechtsboven is je kaart, en Toegewezen GPU-geheugen is je VRAM. Zie je alleen Intel- of AMD-graphics zonder toegewezen geheugen? Dan heb je geen aparte kaart.

Zoek daarna de kaart die het meest lijkt in de volledige tabel. Dezelfde kaart met meer VRAM kan een grotere AI aan; een nieuwere kaart van dezelfde grootte is meestal sneller.

Andere pc's die we hebben gemeten

Draait AI op mijn pc? Alle 10 pc's in één tabel, en hoe de jouwe zal aanvoelen.

Vragen

Draait AI lokaal op een RX 580?

Ja. Op een desktop-pc met een AMD RX 580 (8 GB) en 16 GB RAM schreef Gemma 4 E4B 10–11 tokens per seconde. Sneller dan je leest.

Kun je op een RX 580 AI-afbeeldingen maken?

Zeer waarschijnlijk, maar we hebben op deze kaart nog geen afbeelding getimed. Zodra we dat doen, komt het getal hier.

Is AI sneller op de RX 580 of op de processor?

Op de kaart, met afstand: 10,1 tokens per seconde tegenover 3,8 op de processor, ongeveer 2,7 keer zo snel.

Draait Gemma 4 12B op een RX 580?

Niet comfortabel. GreenCube stelt het grotere Gemma 4 12B alleen voor op kaarten met 10 GB VRAM of meer, en deze heeft er 8. Op een AMD RX 5700 XT met 8 GB beantwoordde het korte vragen en liep het daarna vast in een lange chat.

Je eigen AI, op je eigen pc

GreenCube draait op je computer: geen gebruikslimieten, geen abonnement, werkt zonder internet. €9,99, één keer betaald.

Haal GreenCube