Phi-4 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
Comparativa completa entre Phi-4 14B (14B parámetros, Microsoft) y Mistral Nemo 12B Instruct (12B, Mistral AI). VRAM requerida por 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: no se copia y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 12B |
| Familia | Phi | Mistral |
| Autor | Microsoft | Mistral AI |
| Origen | US | FR |
| Licencia | MIT | Apache 2.0 |
| Contexto | 16 384 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | diciembre de 2024 | julio de 2024 |
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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 28 GB | 24 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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 25 tok/s · FP16 |
Veredicto por caso de uso
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Fortalezas y debilidades
Phi-4 14B
Razonamiento excepcional para su tamaño. Orientado a STEM.
- Mejor 14B en razonamiento a finales de 2024
- Licencia MIT
- Muy fuerte en matemáticas/ciencias
- Bueno en programación
- Contexto de solo 16k — limitación importante
- Menos multilingüe que Qwen
Instalación
Mistral Nemo 12B Instruct
Desarrollado conjuntamente con NVIDIA. Contexto de 128k, tokenizador Tekken, buen rendimiento en varios idiomas europeos.
- 128k de contexto
- Buen rendimiento multilingüe en lenguas europeas
- Apache 2.0 totalmente libre
- Excelente equilibrio en 12B
- Peor que Small 3.1 en razonamiento
- Sin visión
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B o Mistral Nemo 12B Instruct?
En una RTX 4090, Phi-4 14B funciona en Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct en FP16 (~70 tok/s). En términos de velocidad de generación, Mistral Nemo 12B Instruct gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Phi-4 14B o Mistral Nemo 12B Instruct: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral Nemo 12B Instruct lleva ventaja: está entrenado con un corpus denso en francés. El otro sigue siendo utilizable, pero para usos menos exigentes.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Mistral Nemo 12B Instruct cabe en 7 GB frente a 9 GB para su rival — una diferencia de 2 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Phi-4 14B se distribuye bajo la licencia MIT — de libre uso comercial. Mistral Nemo 12B Instruct está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Más capaz : Phi-4 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.