QwQ 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
Confronto completo tra QwQ 32B (32B 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parametri | 32B | 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 | marzo 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 11 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 35 GB | 16 GB |
| FP16 (qualità massima) | 64 GB | 28 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 32 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 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.
Il tuo ChatGPT privato e gratuito sulla tua macchina in 1 ora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, i tuoi documenti, senza cloud.
- Spazio online a vita
- PDF + file
- Garanzia di rimborso di 30 giorni
Punti di forza e debolezza
QwQ 32B
Modello di ragionamento RL con licenza Apache 2.0. AIME24 79.5, MATH-500 90.6. Concorrente diretto di DeepSeek R1.
- Concorrente diretto di R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Verboso in modalità thinking
- YaRN richiesto oltre 8k
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): QwQ 32B o Phi-4 Reasoning 14B?
Su una RTX 4090, QwQ 32B gira in Q5_K_M (~30 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?
In Q4_K_M, Phi-4 Reasoning 14B sta in 9 GB contre 19 GB per il suo concorrente — una differenza di 10 GB, significativa se miri a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
QwQ 32B 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 : Phi-4 Reasoning 14B (14B). Più capace : QwQ 32B (32B). 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.