Phi-4 14BvsQwen 3.6 27B
Confronto completo tra Phi-4 14B (14B parametri, Microsoft) e Qwen 3.6 27B (27B, Alibaba). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio 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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Parametri | 14B | 27B |
| Famiglia | Phi | Qwen |
| Autore | Microsoft | Alibaba |
| Origine | US | CN |
| Licenza | MIT | Apache 2.0 |
| Contesto | 16 384 token | 262 144 token |
| Data di uscita | dicembre 2024 | aprile 2026 |
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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 9 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 19 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 16 GB | 29 GB |
| FP16 (qualità massima) | 28 GB | 54 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 16 GB | 28 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 | 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 | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 13 tok/s · Q8 |
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
Qwen 3.6 27B
Modello denso multimodale 27B, uscito il 22 aprile 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
- SWE-bench Verified 77.2%
- Multimodale nativo
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
- 16+ GB in Q4
- Architettura ibrida (richiede il supporto di una versione recente di llama.cpp)
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B o Qwen 3.6 27B?
Su una RTX 4090, Phi-4 14B viene eseguito in Q8 (~55 tok/s), Qwen 3.6 27B in Q5_K_M (~32 tok/s). In termini di puro throughput, Phi-4 14B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Phi-4 14B sta in 9 GB contre 16 GB per il concorrente — una differenza di 7 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Phi-4 14B o Qwen 3.6 27B per programmare?
Qwen 3.6 27B è il più adatto (specializzato nel codice, migliori punteggi HumanEval). Per un copilota IDE, abbinalo a Continue o Aider.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Phi-4 14B è sotto licenza MIT — l'uso commerciale è libero. Qwen 3.6 27B 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 : Phi-4 14B (14B). Più capace : Qwen 3.6 27B (27B). 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.