← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

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

Параметры3.8B
Контекстное окно128K токенов
РазработчикMicrosoft
ЛицензияMIT
Дата выхода2025-02
Лучше всего дляЧат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.351.6 GB4 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.852.3 GB6 GBРекомендуется
Q5_K_M5.652.7 GB6 GBВысокое
Q8_08.54.0 GB8 GBПочти оригинал
F16167.6 GB12 GBОригинал

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

КонтекстKV-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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
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

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-mini

Частые вопросы