face-à-face · LLM local

Phi-3.5 Mini 3.8B 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.

3.8B
params Phi-3.5 Mini 3.8B
14B
params Phi-4 14B
Phi
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).

QuantPhi-3.5 Mini 3.8BPhi-4 14BÉcart
Q31.9 GB6.9 GB5.0 GB
Q42.4 GB8.8 GB6.4 GB
Q52.9 GB10.8 GB7.9 GB
Q63.5 GB12.7 GB9.2 GB
Q84.3 GB15.7 GB11.4 GB
FP168.5 GB31.4 GB22.9 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Phi-3.5 Mini 3.8B en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.4 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Phi-4 14B est 3.7× plus gros que Phi-3.5 Mini 3.8B — plus de connaissances, mais 9 GB de VRAM contre 2 GB.

Choisir Phi-3.5 Mini 3.8B

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

→ Fiche Phi-3.5 Mini 3.8B
Choisir Phi-4 14B

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

→ Fiche Phi-4 14B

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