Phi-4 Mini Instruct
3.8BMicrosoft Phi
最新 Phi mini,数学和代码能力提升,4B 级性能强者。
131K
最大上下文
3
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
99.8%
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
Phi-3.5 Mini Instruct
Microsoft Phi
Microsoft 的小巧精悍之作,端侧部署最佳 4B 模型之一。
Phi-3 Medium 14B Instruct
Microsoft Phi
Microsoft 中型 Phi-3,16GB 显卡上质量/显存比极佳。
Phi-4 14B
Microsoft Phi
微软 Phi-4 稠密 14B,同尺寸推理能力突出。Q4 约 9GB,12GB 卡中等上下文可跑。
Qwen2.5 7B Instruct
Alibaba Qwen2.5
阿里 Qwen 系列 7B,性能远超同级,代码能力尤其突出。
在本地运行 Phi-4 Mini Instruct
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Phi-4 Mini Instruct 约需 3.0 GB —— 权重 2.2 GB、KV 缓存 0.50 GB、激活缓冲 0.3 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 11 张,Mac M1 8G 起步;76 张卡中有 76 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 3.50 GB,总量来到 6.8 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 20 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 3 个档位。 其中 Q8_0 的公开困惑度损失最低,为 0.2%。列出的最快档位是 AWQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 395 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Phi-4 Mini Instruct 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 3.0 GB,到 32K 时约 6.8 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Phi-4 Mini Instruct 能在 8GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 3.0 GB,在 Mac M1 8G 上还剩 3.0 GB,本索引中 11 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 76 张可以。
- Phi-4 Mini Instruct 该用哪个量化档位?
- Q8_0 的公开质量损失最低(0.2%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、Q8_0、AWQ INT4。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml