DeepSeek R1 Distill 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
Vollständiger Vergleich zwischen DeepSeek R1 Distill 32B (32B Parameter, DeepSeek) und Phi-4 Reasoning 14B (14B, Microsoft). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | DeepSeek R1 Distill 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parameter | 32B | 14B |
| Familie | DeepSeek | Phi |
| Autor | DeepSeek | Microsoft |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | MIT | MIT |
| Kontext | 32 768 Tokens | 32 768 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Januar 2025 | April 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das weniger verbraucht — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | DeepSeek R1 Distill 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 23 GB | 11 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 35 GB | 16 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 64 GB | 28 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 32 GB | 16 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | DeepSeek R1 Distill 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 Tok/s · Q8 | 20 Tok/s · FP16 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
DeepSeek R1 Distill 32B
Der beste zugängliche Open-Weight-Reasoner.
- Explizites schrittweises Schlussfolgern
- Hervorragend in Mathematik und Wissenschaften
- Kontext 32k
- MIT-Lizenz
- Sehr ausführlich (Denk-Tokens)
- Antwortet langsamer
Installation
Phi-4 Reasoning 14B
14B-Reasoning-Modell unter MIT-Lizenz. Übertrifft R1-Distill-Llama-70B in Microsofts AIME-24/25-Evaluierungen mit einem Fünftel der Parameterzahl.
- Übertrifft R1-Distill-Llama-70B bei AIME/GPQA
- MIT
- R1-Approach mit 50× weniger Parametern
- Anglais-first
- Schwach bei Code in anderen Sprachen als Python
- Kontext auf 32k begrenzt
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf einer RTX 4090 (24 GB): DeepSeek R1 Distill 32B oder Phi-4 Reasoning 14B?
Auf einer RTX 4090 läuft DeepSeek R1 Distill 32B in Q5_K_M (~30 tok/s), Phi-4 Reasoning 14B in Q8 (~55 Tok/s). Nur Durchsatz, Phi-4 Reasoning 14B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M passt Phi-4 Reasoning 14B in 9 GB im Vergleich zu 19 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 10 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
DeepSeek R1 Distill 32B ist unter MIT lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Phi-4 Reasoning 14B steht unter der MIT-Lizenz – ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Phi-4 Reasoning 14B (14B). Leistungsfähiger : DeepSeek R1 Distill 32B (32B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.