Qwen 3 14BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparativa completa entre Qwen 3 14B (14 mil millones de parámetros, Alibaba) 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 14B |
| Familia | Qwen | Phi |
| Autor | Alibaba | Microsoft |
| Origen | CN | US |
| Licencia | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril 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 moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Qwen 3 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 | Qwen 3 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
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 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): Qwen 3 14B o Phi-4 Reasoning 14B?
En una RTX 4090, Qwen 3 14B se ejecuta 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?
Qwen 3 14B está bajo la licencia Apache 2.0 — 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 : 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.