Phi-4 14BvsQwen 3.6 27B
Comparativa completa entre Phi-4 14B (14B parámetros, Microsoft) y Qwen 3.6 27B (27B, Alibaba). 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, sin copiar y pegar entre páginas.
En resumen
| Característica | Phi-4 14B | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 27B |
| Familia | Phi | Qwen |
| Autor | Microsoft | Alibaba |
| Origen | US | CN |
| Licencia | MIT | Apache 2.0 |
| Contexto | 16 384 tokens | 262 144 tokens |
| Fecha de lanzamiento | diciembre de 2024 | abril de 2026 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Phi-4 14B | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 9 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 19 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 16 GB | 29 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 28 GB | 54 GB |
| RAM (solo CPU) | 16 GB | 28 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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 13 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 13 tok/s · Q8 |
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
Qwen 3.6 27B
Modelo denso multimodal de 27B, lanzado el 22 de abril de 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
- SWE-bench Verified 77.2%
- Multimodal nativo
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
- 16+ GB en Q4
- Arquitectura híbrida (requiere una versión reciente de llama.cpp con soporte para esta arquitectura)
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B o Qwen 3.6 27B?
En una RTX 4090, Phi-4 14B funciona en Q8 (~55 tok/s), Qwen 3.6 27B en Q5_K_M (~32 tok/s). Si se compara solo la velocidad de generación, Phi-4 14B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Phi-4 14B cabe en 9 GB contre 16 GB para su rival — una diferencia de 7 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Phi-4 14B o Qwen 3.6 27B para programar?
Qwen 3.6 27B es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Phi-4 14B se distribuye bajo la licencia MIT — de libre uso comercial. Qwen 3.6 27B 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 : Phi-4 14B (14B). Más capaz : Qwen 3.6 27B (27B). 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.