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Phi-4 Mini 3.8BvsGemma 3 4B

Confronto completo tra Phi-4 Mini 3.8B (3.8B parametri, Microsoft) e Gemma 3 4B (4B, Google). VRAM richiesta per ciascun livello di quantizzazione, token/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 3 4B
Parametri 3.8B 4B
Famiglia Phi Gemma
Autore Microsoft Google
Origine US US
Licenza MIT Gemma
Contesto 128 000 token 128 000 token
Data di uscita febbraio 2025 marzo 2025

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 3 4B
Q4_K_M (leggero) 3 GB 3.5 GB
Q5_K_M (equilibrio) 3.5 GB 4 GB
Q8 (quasi lossless) 5 GB 5 GB
FP16 (qualità massima) 8 GB 9 GB
RAM per l'esecuzione solo su CPU 6 GB 6 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 3 4B
RTX 4090 (24 GB) 150 tok/s · FP16 150 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 65 tok/s · FP16 65 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) 22 tok/s · FP16 22 tok/s · FP16
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 65 tok/s · FP16 65 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.

Chat generale
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
Visione / immagine
Gemma 3 4B vince. Supporta nativamente gli input immagine.
RAG / documenti lunghi
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
Agenti e tool-use
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
Deploy leggero
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
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Punti di forza e debolezza

Microsoft · 3,8B

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

ollama run phi4-mini:3.8b
Google · 4B

Gemma 3 4B

Compatto e multimodale. 140+ lingue, 128k ctx, visione, attenzione a finestra scorrevole.

  • Multimodale compatto
  • 140 lingue
  • 128k ctx
  • Licenza Gemma (non Apache)

Installazione

ollama run gemma3:4b

Domande frequenti

Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Phi-4 Mini 3.8B o Gemma 3 4B ?

Su una RTX 4090, Phi-4 Mini 3.8B funziona in FP16 (~150 tok/s), Gemma 3 4B in FP16 (~150 tok/s). In termini di puro throughput, Gemma 3 4B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.

Quale consuma meno VRAM?

In Q4_K_M, Phi-4 Mini 3.8B sta in 3 GB contre 3.5 GB per il suo concorrente — una differenza di 0,5 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 3 4B 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 : Phi-4 Mini 3.8B (3.8B). Più capace : Gemma 3 4B (4B). 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.

Per approfondire