face-à-face · LLM local

DeepSeek R1 Distill 32B vs Phi-4 14B

Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.

32B
params DeepSeek R1 Distill 32B
14B
params Phi-4 14B
DeepSeek
famille A
Phi
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Phi · 14B

Phi-4 14B

  • Total paramètres14B
  • Contexte max16k tokens
  • FamillePhi
  • TypeDense
→ Fiche Phi-4 14B
▲ VRAM par quantization

Combien de VRAM il te faut.

Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).

QuantDeepSeek R1 Distill 32BPhi-4 14BÉcart
Q315.7 GB6.9 GB8.8 GB
Q420.2 GB8.8 GB11.4 GB
Q524.6 GB10.8 GB13.8 GB
Q629.1 GB12.7 GB16.4 GB
Q835.8 GB15.7 GB20.1 GB
FP1671.7 GB31.4 GB40.3 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour DeepSeek R1 Distill 32B en Q4

TITAN RTX

24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.

→ Fiche TITAN RTX
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

DeepSeek R1 Distill 32B est 2.3× plus gros que Phi-4 14B — plus de connaissances, mais 20 GB de VRAM contre 9 GB.

Choisir DeepSeek R1 Distill 32B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche DeepSeek R1 Distill 32B
Choisir Phi-4 14B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Phi-4 14B

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