Phi-4 (14B): hardware e adequação ao negócio
- Reasoning
- Code
Um modelo compacto mais recente focado em raciocínio. Verifique o lançamento exato; a licença MIT mantém o uso comercial simples.
- Parâmetros
- ~14B
- Contexto
- ~16K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~9GB
Para que serve o Phi-4 (14B)
- ▸Raciocínio e análise
- ▸Lógica de back-office
- ▸RAG
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~9GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~15GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~28GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o Phi-4 (14B) localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run phi4microsoft/phi-4Hardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o Phi-4 (14B), primeiro os que melhor se adequam.
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Cabe em FP16 (~28GB) com ~535.2GB de margem — cerca de 20 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe em FP16 (~28GB) com ~535.2GB de margem — cerca de 20 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~28GB) com ~141GB de margem — cerca de 6 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~28GB) com ~96.1GB de margem — cerca de 4 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~28GB) com ~96.1GB de margem — cerca de 4 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~28GB) com ~42.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~28GB) com ~42.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
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FP16 · ~28GBCorre bem - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Cabe em FP16 (~28GB) com ~56.5GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~28GBCorre bem - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
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FP16 · ~28GBCorre bem
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Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o Phi-4 (14B)?+
A 4 bits precisa de cerca de ~9GB 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-4 (14B)?+
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-4 (14B) localmente ou na nuvem?+
Para o Phi-4 (14B) recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
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