Phi-4 14B
- Total paramètres14B
- Contexte max16k 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-4 14B | Qwen 2.5 7B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 6.9 GB | 3.4 GB | 3.5 GB |
| Q4 | 8.8 GB | 4.4 GB | 4.4 GB |
| Q5 | 10.8 GB | 5.4 GB | 5.4 GB |
| Q6 | 12.7 GB | 6.4 GB | 6.3 GB |
| Q8 | 15.7 GB | 7.8 GB | 7.9 GB |
| FP16 | 31.4 GB | 15.7 GB | 15.7 GB |
10 GB de VRAM — suffisant pour les 8.8 GB requis en Q4.
→ Fiche RTX 3080 10GB6 GB de VRAM — suffisant pour les 4.4 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GBPhi-4 14B est 2.0× plus gros que Qwen 2.5 7B — plus de connaissances, mais 9 GB de VRAM contre 4 GB.
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Phi-4 14BTu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Qwen 2.5 7BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.