QwQ 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
完整对比： QwQ 32B （32B 参数，阿里巴巴）以及 Phi-4 Reasoning 14B （14B，Microsoft）。各量化方式所需的显存、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、针对各使用场景的评判、许可证和安装命令。所有数值均根据模型目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| 参数 | 32B | 14B |
| 系列 | Qwen | Phi |
| 作者 | Alibaba | Microsoft |
| 来源国 | CN | US |
| 许可证 | Apache 2.0 | MIT |
| 上下文 | 131 072 个 token | 32 768 tokens |
| 发布日期 | 2025年3月 | 2025年4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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 23 GB | 11 GB |
| Q8（近乎无损） | 35 GB | 16 GB |
| FP16（最高质量） | 64 GB | 28 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 32 GB | 16 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 | QwQ 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 20 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
QwQ 32B
采用 Apache 2.0 许可证的 RL 推理模型。AIME24 79.5，MATH-500 90.6。DeepSeek R1 的直接竞争对手。
- R1 的直接竞争对手
- 131k ctx
- Apache 2.0
- 思考模式下输出冗长
- 超过 8k 时需使用 YaRN
安装
Phi-4 Reasoning 14B
采用MIT许可的14B推理模型。在Microsoft公布的AIME24/25评测中，以R1-Distill-Llama-70B五分之一的参数量取得了更高分数。
- 在 AIME/GPQA 上超过 R1-Distill-Llama-70B
- MIT
- 采用R1方法，参数量减少50倍
- Anglais-first
- 处理非 Python 代码的表现较弱
- 上下文限制为 32k
安装
常见问题
在RTX 4090（24 GB）上运行效果更好的模型是：QwQ 32B 还是 Phi-4 Reasoning 14B？
RTX 4090 上，QwQ 32B 可运行 Q5_K_M （约 30 tok/s），Phi-4 Reasoning 14B 使用 Q8 （约 55 tok/s）。单论吞吐量， Phi-4 Reasoning 14B 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， Phi-4 Reasoning 14B 占用 9 GB contre 19 GB 与竞争对手相比 —— 差距为 10 GB，若目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，则此差距显著。
这些模型可用于商业生产环境吗？
QwQ 32B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 Phi-4 Reasoning 14B 采用 MIT 许可证——同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Phi-4 Reasoning 14B (14B)。 能力更强 : QwQ 32B (32B)。如果您不确定，可以先运行 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。