هل يمكنني تشغيل Phi-4 14B؟
يحتاج Phi-4 14B من Microsoft إلى نحو 16 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 8.9 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~34 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Phi-4 14B هو نموذج الاستدلال الصغير من Microsoft، موجَّه لمن يريد منطقًا أقوى وتفكيرًا مُنظَّمًا أكثر مما يقدّمه نموذج محادثة نموذجي بحجم 7-8B، دون القفز إلى ما يتطلّب محطة عمل. بعدد معاملات يبلغ 14.7B، يصل حجمه إلى نحو 8.9 GB عند تكميم 4-bit، لذا فهو لا يتّسع على بطاقة 8 GB عادية مع هامش مريح؛ ورقم الحد الأدنى للذاكرة 16 GB هو الأرضية الصادقة. بطاقة RTX 3060 بسعة 12 GB، أو ماك بمعالج Apple Silicon بسعة 16 GB، أو أي بطاقة رسومية بمساحة تتجاوز 9 GB، هي البيئة الطبيعية له. لا تنزل إلى نسخة 2-bit القريبة من 6.2 GB إلا إذا كنت مضغوطًا في الموارد.
في الاستخدام اليومي يبدو متأنّيًا أكثر منه سريعًا، وهو ما يناسب ميله نحو الاستدلال. على بطاقة RTX 3060 بسعة 12 GB توقّع نحو 34 tok/s عند 4-bit، وهي وتيرة مريحة للمحادثة والمسائل خطوة بخطوة؛ أما RTX 4090 فترفعها إلى ما يقارب 96، ويستقرّ معالج M-series Max قرب 39. نافذة السياق هي القيد الحقيقي هنا: عند 16K تُعدّ متواضعة وفق المعايير الحالية، وحتى ملء 8K منها يرفع إجمالي الذاكرة إلى نحو 10.3 GB. أبقِ سياق العمل خفيفًا وستبقى داخل حدود بطاقة 12 GB بأريحية.
مقابل Qwen 3 14B، وهو بحجم شبه مطابق وبالتركيز نفسه على المحادثة والاستدلال، يقايض Phi-4 عمومًا اتّساع المعرفة العامة مقابل استدلال محكم ومُنظَّم جيدًا في أنواع مسائل الرياضيات والمنطق التي ضبطته Microsoft عليها؛ بينما يميل Qwen إلى أن يبدو أكثر تنوّعًا عبر المهام المفتوحة. وإن أردت شيئًا أخفّ، فإن Phi-4 Mini 3.8B هو العائلة نفسها بجزء يسير من البصمة. السمة البارزة لـ Phi-4 هي أداؤه فوق عدد معاملاته في الاستدلال المُنظَّم، ورخصة MIT هي الجزء السهل: قابلة للاستخدام بحرية، بما في ذلك العمل التجاري، دون أي قيود من المزوّد.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 6.2 GB | 12 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 8.9 GB | 16 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 10.4 GB | 16 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 15.6 GB | 24 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 29.4 GB | 48 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~0.7 GB | ~9.6 GB |
| 8K رمز | ~1.4 GB | ~10.3 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~34 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~96 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~10 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~26 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~39 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~6 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run phi4