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 | QwQ 32B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 1.9 GB | 15.7 GB | 13.8 GB |
| Q4 | 2.4 GB | 20.2 GB | 17.8 GB |
| Q5 | 2.9 GB | 24.6 GB | 21.7 GB |
| Q6 | 3.5 GB | 29.1 GB | 25.6 GB |
| Q8 | 4.3 GB | 35.8 GB | 31.5 GB |
| FP16 | 8.5 GB | 71.7 GB | 63.2 GB |
4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.4 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 165024 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.
→ Fiche TITAN RTXQwQ 32B est 8.4× plus gros que Phi-3.5 Mini 3.8B — plus de connaissances, mais 20 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 QwQ 32BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.