Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B) VRAM-Bedarf, GGUF-Größen…

Interaktiver Speicher- & Kontextsimulator für Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)

Gewichtsquantisierung (bpw)

KV-Cache-Präzision

Ziel-GPU / Unified-Memory-Klasse

Geräte (TP)

Kontextlänge (Tokens) 32,768 Tokens

Speicheraufschlüsselung & Bandbreitenlimit

Passt komfortabel

Modellgewichte: 29.7% KV: 54.7% Overhead: 15.6%

Gesamter Speicherbedarf

7.31 GB

Belegung pro Gerät: 7.31 GB

Modellgewichte

2.17 GB

KV-Cache (FP16): 4.00 GB

Gesch. Einzelstream-Decode

34.0 tok/s

Runtime- & TP-Overhead: 1.14 GB

Max. Kontext vor OOM

69,114

Tokens

Architekturbedingte KV-Komprimierung spart 66.7 % gegenüber naiver MHA FP16 (12.00 GB).

Präzisions- & Quantisierungs-VRAM-Matrix (8K / 32K / 128K Kontext)

Gesamter GPU-Speicherbedarf nach Gewichtspräzision und Kontextlänge (Batch = 1, FP16-KV-Cache)
Präzision / Format	Effektive bpw	Nur Gewichte	Gesamt @ 8K	Gesamt @ 32K	Gesamt @ 128K	Empfohlene Klasse (@ 32K)
FP16 / BF16	16.00 bpw	7.15 GB	9.44 GB	12.44 GB	24.44 GB	RTX 4060 Ti 16GB
FP8	8.50 bpw	3.80 GB	5.99 GB	8.99 GB	20.99 GB	RTX 3060 12GB
Q8_0	8.50 bpw	3.80 GB	5.99 GB	8.99 GB	20.99 GB	RTX 3060 12GB
Q6_K	6.56 bpw	2.93 GB	5.10 GB	8.10 GB	20.10 GB	RTX 3060 12GB
Q5_K_M	5.69 bpw	2.54 GB	4.70 GB	7.70 GB	19.70 GB	RTX 3060 12GB
Q4_K_M	4.85 bpw	2.17 GB	4.31 GB	7.31 GB	19.31 GB	RTX 3060 12GB
AWQ INT4	4.50 bpw	2.01 GB	4.15 GB	7.15 GB	19.15 GB	RTX 3060 12GB
IQ4_XS	4.25 bpw	1.90 GB	4.03 GB	7.03 GB	19.03 GB	RTX 3060 12GB

Hardware-Kompatibilität & Decode-Geschwindigkeit (Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B) @ Q4_K_M, 32K Kontext)

Passstatus, Speicherauslastung und geschätzter Decode-Durchsatz auf führenden GPUs und Apple Silicon
Hardware-Klasse	Speicher & Bandbreite	Benötigt (32K)	Bewertung	Gesch. Decode-Rate
RTX 3090 24GB	24 GB · 936 GB/s	7.31 GB (31%)	Passt komfortabel	88.4 tok/s
RTX 4090 24GB	24 GB · 1008 GB/s	7.31 GB (31%)	Passt komfortabel	95.2 tok/s
RTX 5090 32GB	32 GB · 1792 GB/s	7.31 GB (23%)	Passt komfortabel	169.3 tok/s
Apple M-Max 64GB	64 GB · 546 GB/s	6.94 GB (11%)	Passt komfortabel	48.5 tok/s
Mac Studio 128GB	128 GB · 546 GB/s	6.94 GB (5%)	Passt komfortabel	48.5 tok/s
Mac Studio 192GB	192 GB · 800 GB/s	6.94 GB (4%)	Passt komfortabel	71.1 tok/s
NVIDIA A100 80GB	80 GB · 2039 GB/s	7.31 GB (9%)	Passt komfortabel	203.9 tok/s
NVIDIA H100 80GB	80 GB · 3350 GB/s	7.31 GB (9%)	Passt komfortabel	335.1 tok/s

Geprüfte Transformer-Architekturparameter

Checkpoint ID: microsoft/Phi-4-mini-instruct
Ollama Tag: phi4-mini:3.8b
License / Release: MIT · 2025-Q1
Topologie & Attention: Dichter Transformer
Aufmerksamkeitsmechanismus: Grouped-Query Attention (GQA)
Gesamtparameter (Mrd.): 3.84B
Aktive Parameter / Token (Mrd.): 3.84B
Verborgene Schichten / Hidden-Dimension: 32 / 3072
Query-Heads / KV-Heads: 24Q / 8KV (d=128)
Vocab / Max Position: 200,064 / 131,072

Quantisierte Formate speichern blockweise Skalierungsfaktoren und Nullpunkte neben gepackten Ganzzahlgewichten. Ein 4-Bit-GGUF-Checkpoint in Q4_K_M benötigt im Schnitt 4.85 effektive Bits pro Parameter (nicht 4.00), während Q8_0 bei 8.50 bpw liegt. Bei Mixture-of-Experts-Modellen bleiben sämtliche gerouteten und geteilten Experten im Speicher resident, um Host-Paging bei jedem Token zu verhindern.

Standard-Grouped-Query-Attention reserviert über alle Schichten hinweg 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv. DeepSeek Multi-head Latent Attention (MLA) komprimiert Keys und Values auf L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv und senkt den Speicherbedarf langer Kontexte um über 90 %. Hybride Sliding-Window-Modelle deckeln lokale Schichten bei min(S, window_size), während globale Schichten linear mit S wachsen.

Schnellstart-Befehle für vLLM & Ollama (Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B))

vllm serve microsoft/Phi-4-mini-instruct \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000

# Save as Modelfile, then run: ollama create phi-4-mini-3-8b-custom -f Modelfile
FROM phi4-mini:3.8b
PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER num_batch 512
PARAMETER flash_attn true

# Environment variables for ollama serve:
# OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 ollama serve

Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B) — VRAM-Anforderungen, Quantisierungsmatrix & GPU-Leitfaden

Interaktiver Speicher- & Kontextsimulator für Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)

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