DeepSeek R1 Distill Qwen 14BvsPhi-4 Reasoning 14B
Vollständiger Vergleich zwischen DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14 Milliarden 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 Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Parameter | 14B | 14B |
| Familie | DeepSeek | Phi |
| Autor | DeepSeek | Microsoft |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | MIT | MIT |
| Kontext | 131 072 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 verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 9 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 11 GB | 11 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 16 GB | 16 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 28 GB | 28 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 16 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 Qwen 14B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 Tok/s · FP16 | 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 Qwen 14B
Aus R1 destilliertes Modell auf Basis von Qwen 14B. AIME24 69,7, MATH-500 93,9. Übertrifft o1-mini in vielen Benchmarks.
- AIME24 69.7
- MATH-500 93,9
- MIT
- Übertrifft o1-mini
- Wortreich (CoT)
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 der RTX 4090 (24 GB): DeepSeek R1 Distill Qwen 14B oder Phi-4 Reasoning 14B?
Auf einer RTX 4090 läuft DeepSeek R1 Distill Qwen 14B in Q8 (~55 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?
Beide benötigen in Q4 gleich viel VRAM (9 GB). Die Entscheidung richtet sich dann nach der Lizenz oder der wahrgenommenen Qualität.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 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 : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B). Leistungsfähiger : DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B). 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.