Phi-4 Reasoning Vision 15Bは動く?
MicrosoftのPhi-4 Reasoning Vision 15Bは、推奨の4bit量子化で約16 GBのRAMが必要です(ダウンロードは9.1 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~34 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Phi-4 Reasoning Vision 15B は、汎用チャットではなくビジョンとリーズニングのために設計された Microsoft のオープンウェイトモデルです(MIT ライセンスなので商用利用も自由です)。15B パラメータの dense モデルで、トークンごとにモデル全体がロードされて動作します。4-bit 量子化ではおよそ 9.1 GB に収まるため、GPU 上に完全に載せきるには RTX 3060 のような 12 GB のカードが欲しく、システム RAM は最低 16 GB 必要です。よりタイトなハードウェアに押し込むなら 2-bit ビルド(約 6.3 GB)まで落とせますが、そのレベルでは品質は低下します。
日常利用では、12 GB の RTX 3060 で 4-bit のときおよそ 34 tok/s と軽快で、読む速度として十分快適です。24 GB の RTX 4090 ならこれが約 94 tok/s まで伸びます。Apple M シリーズの Max では約 38 tok/s が見込めます。コンテキストウィンドウは 16K と控えめなので、ドキュメント全体を放り込む場所ではなく、作業用のスクラッチパッドとして扱ってください。8K のコンテキストでもメモリ使用量の合計はおよそ 10.5 GB まで上がるため、12 GB のカードでは余裕を残しておきましょう。
兄弟モデルと比べると、汎用的なチャット兼リーズニングモデルが欲しい場合は Phi-4 14B や Qwen 3 14B が選択肢になります。このビルドはその幅広さの一部を画像理解と引き換えにしているためです。メモリが厳しいときは、より軽量な Phi-4 Mini 3.8B が候補になります。このモデルの際立った特長は、単一のミドルレンジ GPU に収まるフットプリントで本物のマルチモーダル・リーズニングが得られる点であり、MIT ライセンスのおかげで商用上の制約を気にする必要もありません。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 6.3 GB | 12 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 9.1 GB | 16 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 10.6 GB | 16 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 15.9 GB | 24 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 30.0 GB | 48 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~0.7 GB | ~9.8 GB |
| 8K トークン | ~1.4 GB | ~10.5 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| 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 |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。