QwQ 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparativo completo entre QwQ 32B (32B de parâmetros, Alibaba) e Phi-4 Reasoning 14B (14B, Microsoft). 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 — nenhum conteúdo copiado e colado entre páginas.
Em resumo
| Característica | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 32B | 14B |
| Família | Qwen | Phi |
| Autor | Alibaba | Microsoft |
| Origem | CN | US |
| Licença | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Data de lançamento | março de 2025 | abril de 2025 |
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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 23 GB | 11 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 35 GB | 16 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 64 GB | 28 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 32 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ pesado demais | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ pesado demais | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 20 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
QwQ 32B
Modelo de raciocínio com RL sob licença Apache 2.0. AIME24 79,5, MATH-500 90,6. Concorrente direto do DeepSeek R1.
- Concorrente direto do R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Verboso no modo thinking
- YaRN necessário acima de 8k
Instalação
Phi-4 Reasoning 14B
Modelo de raciocínio de 14B sob licença MIT. Supera o R1-Distill-Llama-70B no AIME/GPQA com 50× menos parâmetros.
- Supera o R1-Distill-Llama-70B no AIME/GPQA
- MIT
- Se aproxima do R1 com 50 vezes menos parâmetros
- Anglais-first
- Desempenho fraco em código que não seja Python
- Ctx limitado a 32k
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): QwQ 32B ou Phi-4 Reasoning 14B?
Em uma RTX 4090, QwQ 32B roda em Q5_K_M (~30 tok/s), Phi-4 Reasoning 14B em Q8 (~55 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Phi-4 Reasoning 14B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Phi-4 Reasoning 14B cabe em 9 GB contra 19 GB para seu concorrente — uma diferença de 10 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
QwQ 32B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Phi-4 Reasoning 14B está sob a licença MIT — também de uso livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Phi-4 Reasoning 14B (14B). Mais capaz: QwQ 32B (32B). 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.