01功能特性
优点
- 在 AIME/GPQA 上超过 R1-Distill-Llama-70B
- MIT
- 采用R1方法，参数量减少50倍
需了解的局限性
- —Anglais-first
- —处理非 Python 代码的表现较弱
- —上下文限制为 32k
架构
稠密架构 · 使用 o3-mini 的推理轨迹进行 SFT · Plus 变体增加 RL
训练
RoPE 基础频率较 Phi-4 基础模型有所提高。
最适合的场景
数学逻辑研究资料
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$ollama run phi4-reasoning:14b
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
9 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
11 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
16 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
28 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 16 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Phi-4 Reasoning 14B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Phi-4 Reasoning 14B，大约需要9 GB 显存。可供比较的硬件选项：RTX 5070 12 GB — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： RTX 5070 12 GB
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移动场景： Phi-4 Reasoning 14B 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存）→
在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
只需 1 小时，即可在您的电脑上拥有专属的免费 ChatGPT — LM Studio、Ollama、Open WebUI、您的文档，无需云端。
- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 30 天内退款
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。