¿Puedo ejecutar Phi-4 Reasoning Vision 15B?
Phi-4 Reasoning Vision 15B, de Microsoft, necesita alrededor de 16 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 9.1 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~34 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Leyendo las señales de tu hardware…
Notas del mundo real
Phi-4 Reasoning Vision 15B es el modelo de pesos abiertos de Microsoft (con licencia MIT, así que puedes usarlo comercialmente sin restricciones) pensado para visión y razonamiento más que para chat general. Es un modelo denso de 15B parámetros, lo que significa que se carga entero y se ejecuta en cada token. En cuantización de 4 bits ocupa unos 9.1 GB, así que conviene una tarjeta de 12 GB como una RTX 3060 para mantenerlo por completo en la GPU, y necesitas al menos 16 GB de RAM del sistema. Baja a una versión de 2 bits (alrededor de 6.3 GB) si lo estás encajando en hardware más justo, aunque a ese nivel la calidad se resiente.
En el uso diario se siente ágil en una RTX 3060 de 12 GB, a unos 34 tokens por segundo en 4 bits, cómodo para velocidad de lectura, y una RTX 4090 de 24 GB lo lleva hasta cerca de 94 tokens por segundo. En un Apple M-series Max puedes esperar unos 38 tokens por segundo. La ventana de contexto es de 16K, lo cual es modesto, así que trátala como un bloc de notas de trabajo y no como un lugar donde volcar documentos enteros. Incluso con 8K de contexto la huella total de memoria sube a unos 10.5 GB, así que deja margen en una tarjeta de 12 GB.
Frente a sus hermanos, Phi-4 14B y Qwen 3 14B son la elección si quieres un modelo general de chat y razonamiento, ya que esta versión cede parte de esa amplitud a cambio de comprensión de imágenes. Phi-4 Mini 3.8B es la opción más ligera cuando la memoria escasea. Lo que destaca aquí es que obtienes razonamiento multimodal de verdad con una huella que todavía cabe en una sola GPU de gama media, y la licencia MIT significa que no tienes que preocuparte por restricciones comerciales.
Especificaciones
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 6.3 GB | 12 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 9.1 GB | 16 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 10.6 GB | 16 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 15.9 GB | 24 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 30.0 GB | 48 GB | Original |
Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →
Memoria necesaria según la longitud de contexto
| Contexto | Caché KV (est.) | Memoria total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.7 GB | ~9.8 GB |
| 8K tokens | ~1.4 GB | ~10.5 GB |
La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.
Velocidad estimada según el hardware
| Hardware | Ancho de banda | ~Velocidad |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~34 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~94 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~9 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~25 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~38 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~6 tok/s |
La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.