MedGemma 27B TPS-rekenmachine

Open gewichten Google 27B parameters May 2025

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

241 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Snelste kaart

B200

125 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien MedGemma 27B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

241 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
125 tok/s 75–201 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
125 tok/s 75–201 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
100 tok/s 60–160 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
100 tok/s 60–160 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
80.1 tok/s 48–128 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
76.7 tok/s 46–123 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
76.7 tok/s 46–123 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
73.4 tok/s 44–117 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
61.8 tok/s 37–99 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
47.8 tok/s 29–77 · lage vertrouwen	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.9 GB	Q3_K_M	Krap
42.6 tok/s 26–68 · lage vertrouwen	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
42.6 tok/s 26–68 · lage vertrouwen	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
40.8 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
40.8 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
40.6 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.9 GB	Q3_K_M	Krap
40.1 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
40.1 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Google
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 20 May 2025
Auteurs: Andrew Sellergren, Sahar Kazemzadeh, Tiam Jaroensri, Atilla Kiraly, Madeleine Traverse, Timo Kohlberger, Shawn Xu, Fayaz Jamil, Cían Hughes, Charles Lau, Justin Chen, Fereshteh Mahvar, Liron Yatziv, Tiffany Chen, Bram Sterling, Stefanie Anna Baby, Susanna Maria Baby, Jeremy Lai, Samuel Schmidgall, Lu Yang, Kejia Chen, Per Bjornsson, Shashir Reddy, Ryan Brush, Kenneth Philbrick, Mercy Asiedu, Ines …

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Medicine, Language, Vision, Multimodal
Taak: Question answering, Language modeling/generation, Medical diagnosis, Visual question answering, Image classification
Basis model: Gemma 3 27B,MedSigLIP

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 27B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (restricted use)
Training code: Unreleased
Hugging Face: google

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: MedGemma Technical Report
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien MedGemma 27B

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien MedGemma 27B

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

13.9 GB

Snelste

125 tok/s

MedGemma 27B bereikt een parameter telling van 27B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 241.

Het toegangspunt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 9.7 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 125 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

MedGemma 27B werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens May 2025. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Medicine, Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van question answering, Language modeling/generation, Medical diagnosis, Visual question answering, Image classification.

Het startpunt was een bestaand basismodel, Gemma 3 27B,MedSigLIP. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie google.

Hoe snel het draait, en waarom

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 19.0 tokens per seconde. 196 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor MedGemma 27B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

Elke kaart hier is gecontroleerd op MedGemma 27B, ongeveer nodig 13.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor MedGemma 27B.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor MedGemma 27B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 125 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van MedGemma 27B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Open de kaart die je hebt gekozen.

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op MedGemma 27B.

Antwoorden

MedGemma 27B — veelgestelde vragen

MedGemma 27B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q5_K_M, ongeveer 20.2 GB en genereren ongeveer 37.5 tokens per second. De pasvorm is krap.

MedGemma 27B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

MedGemma 27B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 27B. 27B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

MedGemma 27B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

MedGemma 27B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2025.

MedGemma 27B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Medicine, Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van question answering, Language modeling/generation, Medical diagnosis, Visual question answering, Image classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

MedGemma 27B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie google. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

MedGemma 27B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 6.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

MedGemma 27B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 241. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

MedGemma 27B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

MedGemma 27B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 75–201 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

MedGemma 27B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 13.9 GB, en produceert ongeveer 9.7 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

MedGemma 27B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 125 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 196.

MedGemma 27B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 13.9 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

MedGemma 27B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q3_K_M, ongeveer 13.9 GB en genereren ongeveer 47.8 tokens per second. De pasvorm is krap.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen