Phi-4 14BvsQwen 3.6 27B
Comparativo completo entre Phi-4 14B (14B parâmetros, Microsoft) e Qwen 3.6 27B (27B, Alibaba). VRAM necessária por 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 — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Phi-4 14B | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 14B | 27B |
| Família | Phi | Qwen |
| Autor | Microsoft | Alibaba |
| Origem | US | CN |
| Licença | MIT | Apache 2.0 |
| Contexto | 16 384 tokens | 262 144 tokens |
| Data de lançamento | dezembro de 2024 | abril de 2026 |
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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 9 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 11 GB | 19 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 16 GB | 29 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 28 GB | 54 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 16 GB | 28 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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 13 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 13 tok/s · Q8 |
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.
Seu ChatGPT privado e gratuito na sua máquina em 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, seus documentos, sem nuvem.
- Espaço online vitalício
- PDF + arquivos
- Atualizações vitalícias
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 e ciências
- Bom em programação
- Contexto de apenas 16k — limitação importante
- Menos multilíngue que Qwen
Instalação
Qwen 3.6 27B
Denso 27B multimodal, lançado em 22 de abril de 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
- SWE-bench Verified 77,2%
- Multimodal nativo
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
- 16+ GB em Q4
- Arquitetura híbrida (requer suporte em uma versão recente do llama.cpp)
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B ou Qwen 3.6 27B?
Em uma RTX 4090, Phi-4 14B roda em Q8 (~55 tok/s), Qwen 3.6 27B em Q5_K_M (~32 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Phi-4 14B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Phi-4 14B cabe em 9 GB em comparação com 16 GB para o concorrente — uma diferença de 7 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
Phi-4 14B ou Qwen 3.6 27B para programar?
Qwen 3.6 27B é o mais adequado (especializado em código, melhores pontuações no HumanEval). Para um copiloto de IDE, combine-o com Continue ou Aider.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Phi-4 14B está sob a licença MIT — livre para uso comercial. Qwen 3.6 27B 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 : Phi-4 14B (14B). Mais capaz : Qwen 3.6 27B (27B). Se você tiver dúvidas, 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.