01Ce qu'il sait faire
- 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
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Quel matériel pour Phi-4 Reasoning 14B ?
Pour exécuter Phi-4 Reasoning 14B en local en quantification Q4, il faut environ 9 Go de VRAM. Une option à comparer : RTX 5070 12 Go — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
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En mobilité : Phi-4 Reasoning 14B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
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- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Mises à jour à vie
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.