face-à-face · LLM local

Phi-4 14B vs Qwen 2.5 7B

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.

14B
params Phi-4 14B
7B
params Qwen 2.5 7B
Phi
famille A
Qwen
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-4 14BQwen 2.5 7BÉcart
Q36.9 GB3.4 GB3.5 GB
Q48.8 GB4.4 GB4.4 GB
Q510.8 GB5.4 GB5.4 GB
Q612.7 GB6.4 GB6.3 GB
Q815.7 GB7.8 GB7.9 GB
FP1631.4 GB15.7 GB15.7 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Qwen 2.5 7B en Q4

GTX 1060 6GB

6 GB de VRAM — suffisant pour les 4.4 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1060 6GB
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Phi-4 14B est 2.0× plus gros que Qwen 2.5 7B — plus de connaissances, mais 9 GB de VRAM contre 4 GB.

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
Choisir Qwen 2.5 7B

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

→ Fiche Qwen 2.5 7B

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