Qwen 3 14BvsPhi-4 14B
Confronto completo tra Qwen 3 14B (14B parametri, Alibaba) e Phi-4 14B (14B, Microsoft). VRAM richiesta per ciascun livello di quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, verdetto 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 14B |
|---|---|---|
| Parametri | 14B | 14B |
| Famiglia | Qwen | Phi |
| Autore | Alibaba | Microsoft |
| Origine | CN | US |
| Licenza | Apache 2.0 | MIT |
| Contesto | 131 072 token | 16 384 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | dicembre 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 9 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 11 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 16 GB | 16 GB |
| FP16 (qualità massima) | 28 GB | 28 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 20 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
Qwen 3 14B
Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.
- Modello denso 14B che eguaglia Qwen 2.5 32B Base
- Hybrid thinking
- 131k ctx
- Non ancora al livello dei modelli specializzati nel ragionamento su AIME
Installazione
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
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B o Phi-4 14B?
Su una RTX 4090, Qwen 3 14B gira in Q8 (~55 tok/s), Phi-4 14B in Q8 (~55 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?
Entrambi richiedono la stessa VRAM in Q4 (9 GB). La scelta si basa quindi sulla licenza o sulla qualità percepita.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Qwen 3 14B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. Phi-4 14B è sotto licenza MIT — anch'esso utilizzabile liberamente. Per il SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Qwen 3 14B (14B). Più capace : Qwen 3 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.