Qwen 3 14BvsPhi-4 14B
Comparativa completa entre Qwen 3 14B (14 mil millones de parámetros, Alibaba) y Phi-4 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 14B |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 14B |
| Familia | Qwen | Phi |
| Autor | Alibaba | Microsoft |
| Origen | CN | US |
| Licencia | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 131 072 tokens | 16 384 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril de 2025 | diciembre 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 moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Qwen 3 14B | Phi-4 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 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
Qwen 3 14B
Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.
- Modelo denso de 14B que iguala a Qwen 2.5 32B Base
- Razonamiento híbrido
- 131k ctx
- Aún no alcanza el nivel de los modelos especializados en razonamiento en AIME
Instalación
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
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B o Phi-4 14B?
En una RTX 4090, Qwen 3 14B se ejecuta en Q8 (~55 tok/s), Phi-4 14B en Q8 (~55 tok/s). En términos de velocidad de generación, Phi-4 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?
Qwen 3 14B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Phi-4 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 : Qwen 3 14B (14B). Más capaz : Qwen 3 14B (14B). Si dudas, abre 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.