Família Phi · 5.6B de parâmetros

Phi-4 Multimodal 5.6B

Texto + imagem + áudio → texto. Mixture-of-LoRAs, até ~2,8 h de áudio. Sem tag Ollama oficial.

🇺🇸 Microsoft·Licença MIT·Contexto 125k tokens·Data de lançamento fevereiro de 2025·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Texto + imagem + áudio no notebook
  • Licença MIT
  • 128k ctx
Limitações que você deve conhecer
  • —Sem tag oficial do Ollama
  • —Anglais-first
Arquitetura
Denso · Mixture-of-LoRAs para multimodal · LongRoPE
Treinamento
Até ~2,8h de áudio de entrada
Ideal para
Notebook multimodalTranscrição

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# Via HuggingFace : microsoft/Phi-4-multimodal-instruct (pas d'Ollama officiel)
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
4 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
5 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
7 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
12 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 8 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Phi-4 Multimodal 5.6B?

Para executar Phi-4 Multimodal 5.6B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 4 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Em deslocamento: Phi-4 Multimodal 5.6B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~15t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~45t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~110t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900