01O que ele sabe fazer
- 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
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.
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.
Qual hardware usar para Phi-4 Reasoning 14B?
Para executar Phi-4 Reasoning 14B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 9 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5070 12 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.
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Em deslocamento: Phi-4 Reasoning 14B 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.