Phi-4 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
Comparativo completo entre Phi-4 14B (14B parâmetros, Microsoft) e Mistral Nemo 12B Instruct (12B, Mistral AI). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Parâmetros | 14B | 12B |
| Família | Phi | Mistral |
| Autor | Microsoft | Mistral AI |
| Origem | US | FR |
| Licença | MIT | Apache 2.0 |
| Contexto | 16 384 tokens | 128 000 tokens |
| Data de lançamento | dezembro de 2024 | julho de 2024 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 28 GB | 24 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 16 GB | 16 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 25 tok/s · FP16 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Phi-4 14B
Raciocínio excepcional para o seu tamanho. Focado em STEM.
- Melhor 14B em raciocínio no final de 2024
- Licença MIT
- Muito forte em matemática/ciências
- Bom em programação
- Contexto de apenas 16k — limitação importante
- Menos multilíngue que Qwen
Instalação
Mistral Nemo 12B Instruct
Codesenvolvido com a NVIDIA. 128k ctx, tokenizer Tekken, forte em idiomas europeus.
- 128k de contexto
- Forte em múltiplos idiomas europeus
- Apache 2.0 totalmente livre
- Excelente equilíbrio com 12B
- Pior que Small 3.1 em raciocínio
- Sem visão
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo roda melhor em RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B ou Mistral Nemo 12B Instruct?
Em uma RTX 4090, Phi-4 14B roda em Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct em FP16 (~70 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Mistral Nemo 12B Instruct vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Phi-4 14B ou Mistral Nemo 12B Instruct: qual é melhor em francês?
Para francês formal (redação, resumo, tradução), Mistral Nemo 12B Instruct leva vantagem — treinado com um corpus denso em francês. O outro continua utilizável, mas para usos menos exigentes.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Mistral Nemo 12B Instruct cabe em 7 GB contra 9 GB para seu rival — uma diferença de 2 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Phi-4 14B está sob a licença MIT — livre para uso comercial. Mistral Nemo 12B Instruct está sob Apache 2.0 — também livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Mais capaz: Phi-4 14B (14B). Se você estiver em dúvida, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.