01Lo que sabe hacer
- 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
04Instalar
Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.
02Memoria requerida
VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.
¿Qué hardware necesitas para Phi-4 Reasoning 14B?
Para ejecutar Phi-4 Reasoning 14B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 9 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 12 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.
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Cuando te desplazas: Phi-4 Reasoning 14B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →
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03Velocidad estimada
Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.