Phi-3.5 MinivsGemma 2 2B
完整对比： Phi-3.5 Mini (3.8B参数，微软) 和 Gemma 2 2B （2B，Google）。各量化方式所需的显存、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、针对各使用场景的结论、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Phi-3.5 Mini | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| 参数 | 3.8B | 2B |
| 系列 | Phi | Gemma |
| 作者 | Microsoft | |
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | MIT | Gemma |
| 上下文 | 131 072 个 token | 8 192 tokens |
| 发布日期 | 2024年8月 | 2024年6月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 moins —— 小模型占优。
| 量化 | Phi-3.5 Mini | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 3 GB | 1.8 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 3.5 GB | 2.2 GB |
| Q8（近乎无损） | 5 GB | 3.2 GB |
| FP16（最高质量） | 8 GB | 5 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 6 GB | 4 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Phi-3.5 Mini | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 150 tok/s · FP16 | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 22 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
Phi-3.5 Mini
小巧却聪明。仅需4 GB即可支持128k上下文。
- 3.8B模型支持128k上下文
- MIT 许可证
- 非常快速
- 相对于模型大小，推理能力令人惊喜
- 10 GB VRAM Q4（针对3.8B模型的超配）
- 在质量上劣于Phi-4
安装
Gemma 2 2B
小巧且高效，可在Raspberry Pi 5上运行。
- 非常轻量（1.8 GB VRAM Q4）
- 2024 年最佳 2B 模型
- 可在普通 CPU 上运行
- Gemma 开放许可证
- 上下文长度仅为 8192
- 处理复杂任务的能力有限
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上运行效果最佳的模型是 Phi-3.5 Mini 还是 Gemma 2 2B？
在 RTX 4090 上，Phi-3.5 Mini 运行于 FP16 (~150 tok/s)，Gemma 2 2B 则采用 FP16 （约200个token/秒）。单论吞吐量， Gemma 2 2B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Gemma 2 2B 占用 1.8 GB contre 3 GB 与其竞争对手相比——差距达1.2 GB，如果目标是RTX 3060或4060 Ti 8 GB显卡，这一差距相当显著。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Phi-3.5 Mini 采用 MIT 许可——可自由用于商业用途。 Gemma 2 2B 采用 Gemma 许可证——也请核查相关条款。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT 许可证。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Gemma 2 2B (2B)。 能力更强 ：Phi-3.5 Mini（3.8B）。如果您犹豫不决，请使用 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。