Phi-4 14BvsQwen 3.6 27B
Comparatif complet entre Phi-4 14B (14B paramètres, Microsoft) et Qwen 3.6 27B (27B, Alibaba). 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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Paramètres | 14B | 27B |
| Famille | Phi | Qwen |
| Auteur | Microsoft | Alibaba |
| Origine | US | CN |
| Licence | MIT | Apache 2.0 |
| Contexte | 16 384 tokens | 262 144 tokens |
| Sortie | Décembre 2024 | Avril 2026 |
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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 9 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 11 GB | 19 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 16 GB | 29 GB |
| FP16 (qualité max) | 28 GB | 54 GB |
| RAM CPU-only | 16 GB | 28 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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 13 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 13 tok/s · Q8 |
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.
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Forces et faiblesses
Phi-4 14B
Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
- Meilleur 14B en raisonnement fin 2024
- Licence MIT
- Très fort en maths/sciences
- Bon en code
- Contexte 16k seulement — limitation majeure
- Moins multilingue que Qwen
Installation
Qwen 3.6 27B
Dense 27B multimodal sortie 22 avril 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
- SWE-bench Verified 77.2%
- Multimodal natif
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
- 16+ Go en Q4
- Architecture hybride (support llama.cpp récent requis)
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Phi-4 14B ou Qwen 3.6 27B ?
Sur une RTX 4090, Phi-4 14B tourne en Q8 (~55 tok/s), Qwen 3.6 27B en Q5_K_M (~32 tok/s). En pur débit, Phi-4 14B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Phi-4 14B tient en 9 GB contre 16 GB pour son rival — un écart de 7 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Phi-4 14B ou Qwen 3.6 27B pour coder ?
Qwen 3.6 27B est le plus adapté (spécialisé code, meilleurs scores HumanEval). Pour un copilote IDE, couplez-le à Continue ou Aider.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Phi-4 14B est sous MIT — libre d'utilisation commerciale. Qwen 3.6 27B 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 : Phi-4 14B (14B). Plus capable : Qwen 3.6 27B (27B). 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.