Família Gemma · 4B de parâmetros

MedGemma 4B

Variante médica Gemma 4B (visão + texto): radiologia, imagens clínicas, relatórios. 128k ctx. Lançamento em abril de 2026.

🇺🇸 Google·Licença Gemma·Contexto 125k tokens·Data de lançamento 20 de abril de 2026·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Especializado em imagem médica e radiologia
  • Compacto 4B (2,3 GB VRAM Q4)
  • Visão + texto multimodal
  • Licença Gemma
Limitações que você deve conhecer
  • —Não destinado ao uso clínico direto (ferramenta de apoio)
  • —Apenas na área médica (limitado fora dela)
  • —Modelo com acesso restrito no Hugging Face
Arquitetura
Gemma 4 · 4B de parâmetros · multimodal texto + imagem · 128k de contexto
Treinamento
Variante médica de Gemma, fine-tuning com literatura clínica, imagens radiológicas e relatórios médicos.
Ideal para
Imagem médicaRelatórios clínicosPesquisa em saúde

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run medgemma
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
2.3 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
2.8 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
4.3 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
8 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 5 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para MedGemma 4B?

Para executar MedGemma 4B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 2.3 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Em deslocamento: MedGemma 4B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~150t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900