Phi-4 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
Vollständiger Vergleich zwischen Phi-4 14B (14B Parameter, Microsoft) und Mistral Nemo 12B Instruct (12B, Mistral AI). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, Tokens pro Sekunde gemessen auf 4 Referenz-GPUs, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Parameter | 14B | 12B |
| Familie | Phi | Mistral |
| Autor | Microsoft | Mistral AI |
| Herkunft | US | FR |
| Lizenz | MIT | Apache 2.0 |
| Kontext | 16 384 Tokens | 128 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2024 | Juli 2024 |
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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 28 GB | 24 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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 25 Tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 Tok/s · FP16 | 25 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
Phi-4 14B
Hervorragende Reasoning-Fähigkeiten für seine Größe. STEM-orientiert.
- Bestes 14B-Modell beim logischen Schlussfolgern Ende 2024
- MIT-Lizenz
- Sehr stark in Mathematik und den Wissenschaften
- Gut beim Programmieren
- Nur 16k Kontext — erhebliche Einschränkung
- Bei der Mehrsprachigkeit schwächer als Qwen
Installation
Mistral Nemo 12B Instruct
Gemeinsam mit NVIDIA entwickelt. 128k ctx, Tekken-Tokenizer, stark bei mehrsprachigen Aufgaben mit europäischen Sprachen.
- 128k Kontext
- Stark bei mehrsprachigen Aufgaben in europäischen Sprachen
- Apache 2.0, völlig frei nutzbar
- Ausgezeichneter Kompromiss bei 12B
- Schlechter als Small 3.1 beim Reasoning
- Keine Bildunterstützung
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf der RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B oder Mistral Nemo 12B Instruct?
Auf einer RTX 4090 läuft Phi-4 14B in Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct in FP16 (~70 tok/s). Beim reinen Durchsatz, Mistral Nemo 12B Instruct gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Phi-4 14B oder Mistral Nemo 12B Instruct: Welches Modell ist auf Französisch besser?
Für gehobenes Französisch (Texterstellung, Zusammenfassung, Übersetzung) Mistral Nemo 12B Instruct hat die Nase vorn – mit einem reichhaltigen französischsprachigen Korpus trainiert. Das andere Modell bleibt nutzbar, allerdings für weniger anspruchsvolle Anwendungen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Mistral Nemo 12B Instruct passt in 7 GB contre 9 GB für seinen Rivalen — eine Differenz von 2 GB, was erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB anvisieren.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Phi-4 14B ist unter MIT lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Mistral Nemo 12B Instruct ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Leistungsfähiger : Phi-4 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.