Могу ли я запустить Phi-4 Mini 3.8B?
Модели Phi-4 Mini 3.8B от Microsoft нужно около 6 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 2.3 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~133 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Phi-4 Mini 3.8B — это компактная чат-модель от Microsoft, тот самый вариант, когда нужно что-то по-настоящему лёгкое, но при этом способное вести диалог. В 4-битной квантизации она занимает около 2.3 GB и сжимается примерно до 1.6 GB в 2-битной, так что помещается почти куда угодно: на GPU с 6 GB остаётся запас, базовый Mac на M1 запускает её без напряжения, а старый ноутбук тянет её на CPU. Лицензия MIT — самая простая часть: никаких условий читать не нужно и никаких ограничений на коммерческое использование, поэтому модель можно свободно встраивать в продукт.
В повседневной работе она шустрая. На RTX 3060 вы увидите около 133 tok/s, на M-series Max — порядка 151 tok/s, а 4090 разгоняет её за 370 tok/s, что заметно быстрее, чем вы успеваете читать. Контекст 128K — это громкая цифра, но относитесь к ней осторожно: заполните его, и общий объём памяти вырастает примерно до 14.3 GB, далеко за пределы тех 6 GB, что модель требует в покое. На небольшом GPU держите рабочий контекст в пределах нескольких тысяч токенов, и всё будет комфортно. Даже на CPU с DDR5 она выдаёт около 22 tok/s на коротких запросах.
Где сказывается её размер — так это в глубине. В рассуждениях и многошаговых инструкциях Qwen 3 4B обычно впереди, несмотря на примерно тот же объём параметров, а если нужен реальный запас для рассуждений, очевидный шаг вверх — Phi-4 14B. Главное достоинство Phi-4 Mini — эффективность: для обычного чата и суммаризации она работает выше своих 3.8B, оставаясь достаточно компактной, чтобы запускаться почти где угодно, под лицензией MIT и без ограничений. Если вам нужен крошечный локальный ассистент, который быстро грузится и не мешает работать, это сильный вариант по умолчанию.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.6 GB | 4 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 2.3 GB | 6 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.7 GB | 6 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 4.0 GB | 8 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 7.6 GB | 12 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.4 GB | ~2.7 GB |
| 8K токенов | ~0.8 GB | ~3.1 GB |
| 32K токенов | ~3.0 GB | ~5.3 GB |
| 128K токенов | ~12.0 GB | ~14.3 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.
Запустите локально
Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:
ollama run phi4-miniИсточники и загрузки
Ollama Library
Скачайте и запустите модель одной командой.
ollama.comHugging Face
Веса модели, файлы и подробности лицензии.
huggingface.coОфициальный репозиторий на GitHub
Исходный код, релизы и issues от Microsoft.
github.comMicrosoft — официальная страница
Официальная страница и документация от Microsoft.
azure.microsoft.com