QwQ 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparativa completa entre QwQ 32B (32B 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parámetros | 32B | 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 | marzo 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 11 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 35 GB | 16 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 64 GB | 28 GB |
| RAM (solo CPU) | 32 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 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
QwQ 32B
Razonador RL Apache 2.0. AIME24 79.5, MATH-500 90.6. Competidor directo de DeepSeek R1.
- Competidor directo de R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Verboso en modo thinking
- YaRN requerido por encima de 8k
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): QwQ 32B o Phi-4 Reasoning 14B?
En una RTX 4090, QwQ 32B se ejecuta en Q5_K_M (~30 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?
En Q4_K_M, Phi-4 Reasoning 14B cabe en 9 GB contre 19 GB para su competidor —una diferencia de 10 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
QwQ 32B 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 : Phi-4 Reasoning 14B (14B). Más capaz : QwQ 32B (32B). Si dudas, arranca 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.