Famiglia Gemma · 4B parametri

MedGemma 4B

Variante medica di Gemma 4B (visione + testo): radiologia, imaging clinico, referti. 128k ctx. Uscita ad aprile 2026.

🇺🇸 Google·Licenza Gemma·Contesto 125k tokens·Data di uscita 20 aprile 2026·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Specializzato nell'imaging medico e nella radiologia
  • Compatto 4B (2,3 GB di VRAM in Q4)
  • Visione + testo multimodale
  • Licenza Gemma
Limiti da conoscere
  • —Non destinato all'uso clinico diretto (strumento di aiuto)
  • —Solo ambito medico (capacità limitate al di fuori dell'ambito medico)
  • —Modello ad accesso limitato su Hugging Face
Architettura
Gemma 4 · 4B parametri · multimodale testo + immagine · contesto 128k
Addestramento
Variante medica di Gemma, sottoposta a fine-tuning su letteratura clinica, immagini radiologiche e referti medici.
Ideale per
Imaging medicoRapporti cliniciRicerca in ambito sanitario

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run medgemma
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
2.3 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
2.8 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
4.3 GB
FP16
Piena precisione — uso server
8 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 5 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per MedGemma 4B?

Per eseguire MedGemma 4B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 2.3 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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In mobilità: MedGemma 4B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~150t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900