QwQ 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
Comparatif complet entre QwQ 32B (32B 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Paramètres | 32B | 14B |
| Famille | Qwen | Phi |
| Auteur | Alibaba | Microsoft |
| Origine | CN | US |
| Licence | Apache 2.0 | MIT |
| Contexte | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Sortie | Mars 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 23 GB | 11 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 35 GB | 16 GB |
| FP16 (qualité max) | 64 GB | 28 GB |
| RAM CPU-only | 32 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 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
QwQ 32B
Raisonneur RL Apache 2.0. AIME24 79.5, MATH-500 90.6. Concurrent direct de DeepSeek R1.
- Concurrent direct de R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Verbeux en mode thinking
- YaRN requis au-delà de 8k
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) : QwQ 32B ou Phi-4 Reasoning 14B ?
Sur une RTX 4090, QwQ 32B tourne en Q5_K_M (~30 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 ?
En Q4_K_M, Phi-4 Reasoning 14B tient en 9 GB contre 19 GB pour son rival — un écart de 10 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
QwQ 32B 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 : Phi-4 Reasoning 14B (14B). Plus capable : QwQ 32B (32B). 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.