Microsoft Phi-4 (14B) — Requisiti VRAM, matrice di quantizzazione e guida GPU
Microsoft Phi-4 (14B) (Microsoft Phi, MIT) adotta un’architettura Transformer denso con 14.7B parametri residenti (14.7B attivi per token), 40 livelli e Attenzione a query raggruppate (GQA) con supporto fino a 16,384 token di contesto.
Simulatore interattivo di memoria e contesto per Microsoft Phi-4 (14B)
Matrice VRAM per precisione e quantizzazione (contesto 8K / 32K / 128K)
| Precisione / Formato | bpw effettivi | Solo pesi | Totale @ ctx 8K | Totale @ ctx 32K | Totale @ ctx 128K | Fascia consigliata (@ 32K) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 16.00 bpw | 27.38 GB | 30.97 GB | 35.65 GB | 54.40 GB | Apple M4 Pro 48GB |
| FP8 | 8.50 bpw | 14.55 GB | 17.75 GB | 22.43 GB | 41.18 GB | RTX 3090 24GB |
| Q8_0 | 8.50 bpw | 14.55 GB | 17.75 GB | 22.43 GB | 41.18 GB | RTX 3090 24GB |
| Q6_K | 6.56 bpw | 11.23 GB | 14.33 GB | 19.02 GB | 37.77 GB | RTX 3090 24GB |
| Q5_K_M | 5.69 bpw | 9.74 GB | 12.79 GB | 17.48 GB | 36.23 GB | RTX 3090 24GB |
| Q4_K_M | 4.85 bpw | 8.30 GB | 11.31 GB | 16.00 GB | 34.75 GB | RTX 3090 24GB |
| AWQ INT4 | 4.50 bpw | 7.70 GB | 10.70 GB | 15.38 GB | 34.13 GB | RTX 4060 Ti 16GB |
| IQ4_XS | 4.25 bpw | 7.27 GB | 10.26 GB | 14.94 GB | 33.69 GB | RTX 4060 Ti 16GB |
Compatibilità hardware e velocità di decodifica (Microsoft Phi-4 (14B) @ Q4_K_M, contesto 32K)
| Fascia hardware | Memoria e banda | Richiesta (32K) | Compatibilità | Velocità decod. stimata |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 24GB | 24 GB · 936 GB/s | 16.00 GB (67%) | Entra comodamente | 37.5 tok/s |
| RTX 4090 24GB | 24 GB · 1008 GB/s | 16.00 GB (67%) | Entra comodamente | 40.4 tok/s |
| RTX 5090 32GB | 32 GB · 1792 GB/s | 16.00 GB (50%) | Entra comodamente | 71.8 tok/s |
| Apple M-Max 64GB | 64 GB · 546 GB/s | 15.54 GB (24%) | Entra comodamente | 20.6 tok/s |
| Mac Studio 128GB | 128 GB · 546 GB/s | 15.54 GB (12%) | Entra comodamente | 20.6 tok/s |
| Mac Studio 192GB | 192 GB · 800 GB/s | 15.54 GB (8%) | Entra comodamente | 30.2 tok/s |
| NVIDIA A100 80GB | 80 GB · 2039 GB/s | 16.00 GB (20%) | Entra comodamente | 86.5 tok/s |
| NVIDIA H100 80GB | 80 GB · 3350 GB/s | 16.00 GB (20%) | Entra comodamente | 142.0 tok/s |
Parametri verificati dell’architettura Transformer
- Checkpoint ID
- microsoft/phi-4
- Ollama Tag
- phi4:14b
- License / Release
- MIT · 2025-Q1
- Topologia e attenzione
- Transformer denso
- Meccanismo di attenzione
- Attenzione a query raggruppate (GQA)
- Parametri totali (B)
- 14.7B
- Parametri attivi / token (B)
- 14.7B
- Livelli nascosti / Dimensione nascosta
- 40 / 5120
- Teste di query / Teste KV
- 40Q / 10KV (d=128)
- Vocab / Max Position
- 100,352 / 16,384
I formati quantizzati memorizzano fattori di scala per blocco e zero-point accanto ai pesi interi compatti. Un checkpoint GGUF Q4_K_M a 4 bit richiede in media 4.85 bit effettivi per parametro (non 4.00), mentre Q8_0 si attesta a 8.50 bpw. Nei modelli Mixture-of-Experts, tutti gli esperti instradati e condivisi restano residenti in memoria per evitare il paging dall’host a ogni token.
La Grouped-Query Attention standard alloca 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv lungo i livelli. La Multi-head Latent Attention di DeepSeek (MLA) comprime chiavi e valori in L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, riducendo di oltre il 90% la memoria sui contesti lunghi. I modelli ibridi a finestra scorrevole limitano i livelli di attenzione locale a min(S, window_size) facendo scalare linearmente con S quelli globali.
Comandi rapidi vLLM e Ollama per Microsoft Phi-4 (14B)
vllm serve microsoft/phi-4 \
--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-4-14b-custom -f Modelfile
FROM phi4:14b
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 serveConfronta modelli affini e di scala simile a pesi aperti
Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)
Microsoft Phi · 3.84B (GQA)
Qwen3-14B
Qwen · 14.8B (GQA)
Gemma 3 12B IT (Multimodal)
Google Gemma · 12.2B (HYBRID_SWA)
GLM-4-9B-0414
Zhipu GLM · 9.4B (GQA)
Qwen3-8B
Qwen · 8.2B (GQA)
Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama · 8.03B (GQA)