Qwen 3 14BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparatif complet entre Qwen 3 14B (14B paramètres, Alibaba) 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 | Qwen 3 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Paramètres | 14B | 14B |
| Famille | Qwen | Phi |
| Auteur | Alibaba | Microsoft |
| Origine | CN | US |
| Licence | Apache 2.0 | MIT |
| Contexte | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Sortie | Avril 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 | Qwen 3 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 | Qwen 3 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.
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Forces et faiblesses
Qwen 3 14B
Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
- Dense 14B qui égale Qwen 2.5 32B Base
- Hybrid thinking
- 131k ctx
- Pas encore le niveau des raisonneurs spécialisés sur AIME
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) : Qwen 3 14B ou Phi-4 Reasoning 14B ?
Sur une RTX 4090, Qwen 3 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 ?
Qwen 3 14B est sous Apache 2.0 — 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 : Qwen 3 14B (14B). Plus capable : Qwen 3 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.