DeepSeek R1 Distill Qwen 14BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparatif complet entre DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B paramètres, DeepSeek) et Phi-4 Reasoning 14B (14B, Microsoft). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Paramètres | 14B | 14B |
| Famille | DeepSeek | Phi |
| Auteur | DeepSeek | Microsoft |
| Origine | CN | US |
| Licence | MIT | MIT |
| Contexte | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Sortie | Janvier 2025 | Avril 2025 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 9 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 11 GB | 11 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 16 GB | 16 GB |
| FP16 (qualité max) | 28 GB | 28 GB |
| RAM CPU-only | 16 GB | 16 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 20 tok/s · FP16 |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Forces et faiblesses
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
- AIME24 69.7
- MATH-500 93.9
- MIT
- Dépasse o1-mini
- Verbeux (CoT)
Installation
Phi-4 Reasoning 14B
Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
- Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA
- MIT
- Approche R1 avec 50× moins de params
- Anglais-first
- Faible sur code non-Python
- Ctx limité à 32k
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B ou Phi-4 Reasoning 14B ?
Sur une RTX 4090, DeepSeek R1 Distill Qwen 14B tourne en Q8 (~55 tok/s), Phi-4 Reasoning 14B en Q8 (~55 tok/s). En pur débit, Phi-4 Reasoning 14B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
Les deux demandent la même VRAM en Q4 (9 GB). Le choix se fait alors sur la licence ou la qualité perçue.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B est sous MIT — libre d'utilisation commerciale. Phi-4 Reasoning 14B est sous MIT — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B). Plus capable : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.