Familie Gemma · 4Mrd. Parameter

MedGemma 4B

Medizinische Variante von Gemma 4B (Vision + Text): Radiologie, klinische Bildgebung, Berichte. 128k Kontext. Veröffentlicht im April 2026.

🇺🇸 Google·Lizenz Gemma·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum 20. April 2026← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Spezialisiert auf medizinische Bildgebung und Radiologie
  • Kompaktes 4B-Modell (2,3 GB VRAM in Q4)
  • Multimodal: Bild + Text
  • Gemma-Lizenz
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Nicht für direkten klinischen Einsatz bestimmt (Hilfsmittel)
  • —Nur für medizinische Anwendungen (außerhalb des medizinischen Bereichs eingeschränkt)
  • —Modell mit Zugangsbeschränkung auf Hugging Face
Architektur
Gemma 4 · 4 Milliarden Parameter · multimodal: Text + Bild · 128k Kontext
Training
Medizinische Variante von Gemma, durch Fine-Tuning anhand klinischer Literatur, radiologischer Bilddaten und medizinischer Berichte angepasst.
Ideal für
Medizinische BildgebungKlinische BerichteGesundheitsforschung

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run medgemma
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
2.3 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
2.8 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
4.3 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
8 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 5 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für MedGemma 4B?

Um MedGemma 4B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 2.3 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

Aktuelles Angebot: RTX 5060 Ti 16 GB
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Unterwegs: MedGemma 4B läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~150t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900