Phi-4 Mini 3.8BvsGemma 2 2B
Confronto completo tra Phi-4 Mini 3.8B (3.8B parametri, Microsoft) e Gemma 2 2B (2B, Google). VRAM richiesta per ciascun livello di 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 pagine.
In breve
| Caratteristica | Phi-4 Mini 3.8B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Parametri | 3.8B | 2B |
| Famiglia | Phi | Gemma |
| Autore | Microsoft | |
| Origine | US | US |
| Licenza | MIT | Gemma |
| Contesto | 128 000 token | 8 192 token |
| Data di uscita | febbraio 2025 | giugno 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 Mini 3.8B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 3 GB | 1,8 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 3.5 GB | 2.2 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 5 GB | 3,2 GB |
| FP16 (qualità massima) | 8 GB | 5 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 6 GB | 4 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 Mini 3.8B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 150 tok/s · FP16 | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 22 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 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 Mini 3.8B
3,8B MIT con function calling. MMLU 67,3, HumanEval 74,4. 200k vocab, LongRoPE.
- Function calling nativo
- 128k ctx
- Licenza MIT
- Anglais-first
Installazione
Gemma 2 2B
Minuscolo ed efficiente. Funziona su Raspberry Pi 5.
- Molto leggero (1,8 GB di VRAM in Q4)
- Miglior modello 2B del 2024
- Funziona su CPU modesta
- Licenza aperta Gemma
- Contesto di soli 8192
- Limitato per compiti complessi
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Phi-4 Mini 3.8B o Gemma 2 2B?
Su una RTX 4090, Phi-4 Mini 3.8B funziona in FP16 (~150 tok/s), Gemma 2 2B in FP16 (~200 tok/s). In termini di puro throughput, Gemma 2 2B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Gemma 2 2B sta in 1,8 GB contre 3 GB per il suo concorrente — una differenza di 1,2 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Phi-4 Mini 3.8B è sotto licenza MIT — l'uso commerciale è libero. Gemma 2 2B è distribuito con licenza Gemma — controlla anche le condizioni. Per un SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Gemma 2 2B (2B). Più capace : Phi-4 Mini 3.8B (3.8B). 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.