Phi-4 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
Confronto completo tra Phi-4 14B (14B parametri, Microsoft) e Mistral Nemo 12B Instruct (12B, Mistral AI). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, valutazione per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra le pagine.
In breve
| Caratteristica | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Parametri | 14B | 12B |
| Famiglia | Phi | Mistral |
| Autore | Microsoft | Mistral AI |
| Origine | US | FR |
| Licenza | MIT | Apache 2.0 |
| Contesto | 16 384 token | 128 000 token |
| Data di uscita | dicembre 2024 | luglio 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (qualità massima) | 28 GB | 24 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 16 GB | 16 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | 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 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Phi-4 14B
Ragionamento eccezionale per le sue dimensioni. Orientato alle discipline STEM.
- Il migliore tra i modelli da 14B nel ragionamento a fine 2024
- Licenza MIT
- Molto forte in matematica/scienze
- Buono nella programmazione
- Contesto di soli 16k — limitazione significativa
- Supporto multilingue inferiore a quello di Qwen
Installazione
Mistral Nemo 12B Instruct
Sviluppato congiuntamente con NVIDIA. Contesto di 128k token, tokenizer Tekken, ottime capacità multilingue nelle lingue europee.
- 128k di contesto
- Buone capacità multilingue nelle lingue europee
- Apache 2.0 completamente libero
- Ottimo compromesso 12B
- Meno bravo di Small 3.1 nel ragionamento
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B o Mistral Nemo 12B Instruct?
Su una RTX 4090, Phi-4 14B viene eseguito in Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct in FP16 (~70 tok/s). In termini di puro throughput, Mistral Nemo 12B Instruct vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Phi-4 14B o Mistral Nemo 12B Instruct: qual è il migliore in francese?
Per il francese formale (redazione, riassunti, traduzione), Mistral Nemo 12B Instruct ha la meglio — addestrato con un ricco corpus in lingua francese. L'altro rimane utilizzabile, ma per impieghi meno impegnativi.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Mistral Nemo 12B Instruct sta in 7 GB contre 9 GB per il suo rivale — un divario di 2 GB, significativo se miri a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Phi-4 14B è sotto licenza MIT — l'uso commerciale è libero. Mistral Nemo 12B Instruct è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Più capace : Phi-4 14B (14B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.