Phi-4 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
Comparatif complet entre Phi-4 14B (14B paramètres, Microsoft) et Mistral Nemo 12B Instruct (12B, Mistral AI). 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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Paramètres | 14B | 12B |
| Famille | Phi | Mistral |
| Auteur | Microsoft | Mistral AI |
| Origine | US | FR |
| Licence | MIT | Apache 2.0 |
| Contexte | 16 384 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | — | Juillet 2024 |
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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (qualité max) | 28 GB | 24 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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 25 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
Phi-4 14B
Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
- Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
- 14B paramètres
- Licence MIT
Installation
Mistral Nemo 12B Instruct
Codéveloppé avec NVIDIA. 128k ctx, Tekken tokenizer, fort en multilingue européen.
- 128k de contexte
- Fort en multilingue européen
- Apache 2.0 totalement libre
- Excellent compromis 12B
- Moins bon que Small 3.1 en raisonnement
- Pas de vision
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Phi-4 14B ou Mistral Nemo 12B Instruct ?
Sur une RTX 4090, Phi-4 14B tourne en Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct en FP16 (~70 tok/s). En pur débit, Mistral Nemo 12B Instruct l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Phi-4 14B ou Mistral Nemo 12B Instruct : lequel est le meilleur en français ?
Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Mistral Nemo 12B Instruct prend l'avantage — entraîné avec un corpus francophone dense. L'autre reste utilisable mais sur des usages moins exigeants.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Mistral Nemo 12B Instruct tient en 7 GB contre 9 GB pour son rival — un écart de 2 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Phi-4 14B est sous MIT — libre d'utilisation commerciale. Mistral Nemo 12B Instruct est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Plus capable : Phi-4 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.