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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.6 GB | 4 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 2.3 GB | 6 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.7 GB | 6 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 4.0 GB | 8 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 7.6 GB | 12 GB | Original |
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
| Contexto | Cache 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~133 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~372 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~37 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~100 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 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-miniFontes e downloads
Ollama Library
Baixe e rode o modelo com um único comando.
ollama.comHugging Face
Pesos do modelo, arquivos e detalhes da licença.
huggingface.coRepositório oficial no GitHub
Código-fonte, releases e issues de Microsoft.
github.comMicrosoft — página oficial
Página oficial e documentação da Microsoft.
azure.microsoft.com