Phi7.6 B params2.4B actifs (MoE)128 k context★ populaire

Phi Mini MoE 7.6B en local

Phi Mini MoE 7.6B est un LLM open source de la famille Phi, moyen (7.6 milliards de paramètres). Il est principalement utilisé pour le chat, le RAG et l'assistance générale. Modèle MoE avec 2.4B params actifs par token sur 7.6B au total. Le matériel minimum pour le faire tourner localement est GTX 1060 6GB (6 GB).

Paramètres7.6 B2.4B actifs (MoE)
Contexte max128 k
Q4_K_M poids4.8 GB
Q5_K_M poids5.8 GB
Q8 poids8.5 GB
FP16 poids17.0 GB
FamillePhimoe
Dernier sync2026-05-12

Quantizations disponibles

Q4_K_M
4.8GB

Acceptable. Configs limitées en VRAM.

Q5_K_M
5.8GB

Bonne qualité. Sweet spot taille / précision.

Q8
8.5GB

Quasi-identique au FP16. Production.

FP16
17.0GB

Référence. Précision max, VRAM doublée.

⚡ modèle MoE — tous les experts (7.6B au total) doivent tenir en VRAM, mais seuls 2.4B sont actifs par token. La vitesse d'inférence est donc proche d'un modèle dense de 2.4B, mais la VRAM requise reste celle des 7.6B totaux.

GPUs compatibles

GPUs qui peuvent faire tourner Phi Mini MoE 7.6B sur une seule carte, classés du plus accessible au plus haut de gamme.

Rigs multi-GPU recommandés

Pour faire tourner Phi Mini MoE 7.6B en quantization plus haute (Q8, FP16) ou avec plus de marge pour le contexte long, un rig à plusieurs GPU consumer offre le meilleur rapport perf/€.

Rig prêt à l'emploi

Recommandation
Rig Pro — pré-installé avec Phi Mini MoE 7.6B

2× GTX 1650, OS Ubuntu, vLLM + Open WebUI, modèle déjà téléchargé. Vous branchez, c'est en ligne.

8 990 €
Configurer

Modèles similaires

// données mises à jour le 2026-05-12 via HuggingFace API.
// estimations VRAM : (params × bits/8) × overhead 20 %.
// les valeurs réelles varient selon le moteur (llama.cpp, vLLM, MLX), la longueur de contexte utilisée et le batch size.