Phi-3.5 Mini (3.8B): hardware e adequação ao negócio
- Reasoning
- Multilingual
- Long context
Um modelo compacto que supera o seu tamanho em raciocínio, com contexto longo e uma licença MIT que mantém o uso comercial simples. Verifique o lançamento exato.
- Parâmetros
- ~3.8B
- Contexto
- ~128K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~2.5GB
Para que serve o Phi-3.5 Mini (3.8B)
- ▸Raciocínio com orçamento limitado
- ▸Assistente no dispositivo
- ▸RAG
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~2.5GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~4GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~8GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o Phi-3.5 Mini (3.8B) localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run phi3.5microsoft/Phi-3.5-mini-instructHardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o Phi-3.5 Mini (3.8B), primeiro os que melhor se adequam.
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Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o Phi-3.5 Mini (3.8B)?+
A 4 bits precisa de cerca de ~2.5GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.
Que quantização devo usar para o Phi-3.5 Mini (3.8B)?+
Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.
Devo executar o Phi-3.5 Mini (3.8B) localmente ou na nuvem?+
Para o Phi-3.5 Mini (3.8B) recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
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