← Tous les modèlesTEST DU MODÈLE

Puis-je faire tourner Phi-4 Mini 3.8B ?

Phi-4 Mini 3.8B de Microsoft demande environ 6 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (2.3 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~133 tok/s sur un NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lecture des signaux matériels…

Notes pratiques

Phi-4 Mini 3.8B est le petit modèle de chat de Microsoft, celui qu'on choisit quand on veut quelque chose de vraiment léger mais capable de tenir une conversation. En quantification 4-bit, il pèse environ 2.3 GB, et descend autour de 1.6 GB en 2-bit : il tient donc presque partout. Un GPU de 6 GB a de la marge, un Mac M1 d'entrée de gamme le fait tourner sans broncher, et un vieux portable s'en sort sur CPU. La licence MIT est la partie facile : aucune condition à lire, aucune restriction commerciale, vous pouvez l'intégrer librement dans un produit.

À l'usage quotidien, il est rapide. Sur une RTX 3060, comptez environ 133 tok/s, une puce M-series Max tourne autour de 151 tok/s, et une 4090 le pousse au-delà de 370 tok/s, soit bien plus vite que votre vitesse de lecture. Les 128K de contexte sont le chiffre vedette, mais à manier avec prudence : si vous le remplissez, la mémoire totale grimpe à environ 14.3 GB, bien au-delà des 6 GB dont ce modèle a besoin au repos. Sur un petit GPU, gardez le contexte de travail à quelques milliers de tokens et tout restera confortable. Même un CPU sur DDR5 atteint environ 22 tok/s sur des prompts courts.

C'est sur la profondeur qu'il montre sa taille. Pour le raisonnement et les instructions à plusieurs étapes, Qwen 3 4B garde généralement l'avantage malgré un nombre de paramètres comparable, et si vous avez besoin d'une vraie marge de raisonnement, Phi-4 14B est le palier supérieur évident. La grande qualité de Phi-4 Mini, c'est l'efficacité : il joue au-dessus de ses 3.8B pour le chat simple et le résumé tout en restant assez petit pour tourner presque partout, sous licence MIT et sans restriction. Si vous cherchez un assistant local minuscule qui se charge vite et ne vous gêne pas, c'est un excellent choix par défaut.

Caractéristiques

Paramètres3.8B
Fenêtre de contexte128K tokens
ÉditeurMicrosoft
LicenceMIT
Sortie2025-02
Idéal pourChat

Taille selon la quantisation

QuantisationBits/poidsTéléchargementRAM min.Qualité
Q2_K3.351.6 GB4 GBPerte sensible
Q4_K_MRecommandée4.852.3 GB6 GBRecommandée
Q5_K_M5.652.7 GB6 GBÉlevée
Q8_08.54.0 GB8 GBQuasi originale
F16167.6 GB12 GBOriginale

Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →

Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte

ContexteCache KV (est.)Mémoire totale (Q4)
4K tokens~0.4 GB~2.7 GB
8K tokens~0.8 GB~3.1 GB
32K tokens~3.0 GB~5.3 GB
128K tokens~12.0 GB~14.3 GB

Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.

Vitesse estimée selon le matériel

MatérielBande passante~Vitesse
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~133 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~372 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~37 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~100 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~151 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~22 tok/s

La génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.

Le faire tourner en local

Le chemin le plus simple est Ollama — une commande et vous discutez :

ollama run phi4-mini

Questions fréquentes

Configuration requise pour Phi-4 Mini 3.8B — Puis-je le faire tourner en local ?