Phi-3.5 Mini 3.8B
- Total paramètres3.8B
- Contexte max128k tokens
- FamillePhi
- TypeDense
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.
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).
| Quant | Phi-3.5 Mini 3.8B | Qwen 2.5 72B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 1.9 GB | 35.3 GB | 33.4 GB |
| Q4 | 2.4 GB | 45.4 GB | 43.0 GB |
| Q5 | 2.9 GB | 55.4 GB | 52.5 GB |
| Q6 | 3.5 GB | 65.5 GB | 62.0 GB |
| Q8 | 4.3 GB | 80.6 GB | 76.3 GB |
| FP16 | 8.5 GB | 161.3 GB | 152.8 GB |
4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.4 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 165048 GB de VRAM — suffisant pour les 45.4 GB requis en Q4.
→ Fiche Quadro RTX 8000Qwen 2.5 72B est 18.9× plus gros que Phi-3.5 Mini 3.8B — plus de connaissances, mais 45 GB de VRAM contre 2 GB.
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Phi-3.5 Mini 3.8BTu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Qwen 2.5 72BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.