DeepSeek R1 Distill Qwen 14BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparativa completa entre DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B de parámetros, DeepSeek) y Phi-4 Reasoning 14B (14B, Microsoft). VRAM requerida según la cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo — sin copiar y pegar contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 14B |
| Familia | DeepSeek | Phi |
| Autor | DeepSeek | Microsoft |
| Origen | CN | US |
| Licencia | MIT | MIT |
| Contexto | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Fecha de lanzamiento | enero de 2025 | abril de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 9 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 11 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 16 GB | 16 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 28 GB | 28 GB |
| RAM (solo CPU) | 16 GB | 16 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 20 tok/s · FP16 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
R1 destilado con Qwen 14B como modelo base. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera a o1-mini en muchos benchmarks.
- AIME24 69.7
- MATH-500 93.9
- MIT
- Supera a o1-mini
- Verboso (CoT)
Instalación
Phi-4 Reasoning 14B
Modelo de razonamiento de 14B con licencia MIT. Supera a R1-Distill-Llama-70B en las evaluaciones AIME24/25 de Microsoft con una quinta parte de los parámetros.
- Supera a R1-Distill-Llama-70B en AIME/GPQA
- MIT
- Enfoque R1 con 50× menos parámetros
- Anglais-first
- Rendimiento bajo en código que no sea Python
- Ctx limitado a 32k
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): DeepSeek R1 Distill Qwen 14B o Phi-4 Reasoning 14B?
En una RTX 4090, DeepSeek R1 Distill Qwen 14B funciona en Q8 (~55 tok/s), Phi-4 Reasoning 14B en Q8 (~55 tok/s). En términos de velocidad de generación, Phi-4 Reasoning 14B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
Ambos requieren la misma VRAM en Q4 (9 GB). La elección se hace entonces por la licencia o la calidad percibida.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B se distribuye bajo la licencia MIT — de libre uso comercial. Phi-4 Reasoning 14B se distribuye bajo la licencia MIT — también libre. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B). Más capaz : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B). Si dudas, ejecuta el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.