Qwen 3 14BvsPhi-4 Reasoning 14B
Confronto completo tra Qwen 3 14B (14B parametri, Alibaba) e Phi-4 Reasoning 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 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parametri | 14B | 14B |
| Famiglia | Qwen | Phi |
| Autore | Alibaba | Microsoft |
| Origine | CN | US |
| Licenza | Apache 2.0 | MIT |
| Contesto | 131 072 token | 32 768 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | aprile 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 Reasoning 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 Reasoning 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 Reasoning 14B
Modello di ragionamento da 14B con licenza MIT. Supera R1-Distill-Llama-70B nelle valutazioni AIME24/25 di Microsoft con un quinto dei parametri.
- Supera R1-Distill-Llama-70B su AIME/GPQA
- MIT
- Approccio R1 con 50× meno parametri
- Anglais-first
- Debole su codice non Python
- Contesto limitato a 32k
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B o Phi-4 Reasoning 14B?
Su una RTX 4090, Qwen 3 14B gira in Q8 (~55 tok/s), Phi-4 Reasoning 14B in Q8 (~55 tok/s). In termini di puro throughput, Phi-4 Reasoning 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 Reasoning 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.