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Posso rodar o Phi-4 Mini 3.8B?

O Phi-4 Mini 3.8B, da Microsoft, precisa de cerca de 6 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 2.3 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~133 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Phi-4 Mini 3.8B é o pequeno modelo de chat da Microsoft, a escolha certa quando você quer algo realmente leve que ainda assim mantém uma conversa. Em quantização de 4-bit ele fica em torno de 2.3 GB, caindo para cerca de 1.6 GB em 2-bit, então cabe em quase qualquer lugar: uma GPU de 6 GB tem espaço de sobra, um Mac M1 de entrada roda sem esforço e até um notebook antigo na CPU dá conta. A licença MIT é a parte fácil: nenhum termo para ler e sem restrições comerciais, então você pode colocá-lo em um produto livremente.

No uso diário ele é rápido. Em uma RTX 3060 você vê cerca de 133 tok/s, um M-series Max fica perto de 151 tok/s, e uma 4090 ultrapassa os 370 tok/s, o que é muito mais veloz do que você consegue ler. O contexto de 128K é o número de destaque, mas trate-o com cautela: encha esse contexto e a memória total sobe para cerca de 14.3 GB, bem acima dos 6 GB que o modelo precisa em repouso. Em uma GPU pequena, mantenha o contexto de trabalho em alguns milhares de tokens e você fica confortável. Até na CPU com DDR5 ele gerencia cerca de 22 tok/s em prompts curtos.

Onde ele revela o seu tamanho é na profundidade. Para raciocínio e instruções de múltiplas etapas, o Qwen 3 4B normalmente leva vantagem, apesar de ter praticamente a mesma contagem de parâmetros, e se você precisa de fôlego real para raciocínio, o Phi-4 14B é o passo seguinte óbvio. O traço marcante do Phi-4 Mini é a eficiência: ele rende acima dos seus 3.8B em chat simples e resumos, mantendo-se pequeno o bastante para rodar em quase qualquer lugar, com licença MIT e sem restrições. Se você quer um assistente local minúsculo que carrega rápido e sai do seu caminho, esse é um ótimo padrão.

Especificações

Parâmetros3.8B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorMicrosoft
LicençaMIT
Lançamento2025-02
Ideal paraChat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.351.6 GB4 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.852.3 GB6 GBRecomendada
Q5_K_M5.652.7 GB6 GBAlta
Q8_08.54.0 GB8 GBQuase original
F16167.6 GB12 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (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

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
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

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run phi4-mini

Perguntas frequentes