Phi-4 14BvsQwen 3.6 27B
Vollständiger Vergleich zwischen Phi-4 14B (14B Parameter, Microsoft) und Qwen 3.6 27B (27B, Alibaba). Benötigter 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 | Phi-4 14B | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Parameter | 14B | 27B |
| Familie | Phi | Qwen |
| Autor | Microsoft | Alibaba |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | MIT | Apache 2.0 |
| Kontext | 16 384 Tokens | 262 144 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2024 | April 2026 |
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 | Phi-4 14B | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 9 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 11 GB | 19 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 16 GB | 29 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 28 GB | 54 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 16 GB | 28 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 | Qwen 3.6 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 32 Tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 13 Tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 Tok/s · FP16 | 13 Tok/s · Q8 |
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
Qwen 3.6 27B
Dichtes multimodales 27B-Modell, veröffentlicht am 22. April 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
- SWE-bench Verified 77,2 %
- Nativ multimodal
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
- 16+ GB in Q4
- Hybride Architektur (Unterstützung durch eine aktuelle Version von llama.cpp erforderlich)
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf einer RTX 4090 (24 GB): Phi-4 14B oder Qwen 3.6 27B?
Auf einer RTX 4090 läuft Phi-4 14B in Q8 (~55 tok/s), Qwen 3.6 27B bei Q5_K_M (~32 Tok/s). Beim reinen Durchsatz Phi-4 14B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M passt Phi-4 14B in 9 GB gegenüber 16 GB für den Konkurrenten – ein Unterschied von 7 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Phi-4 14B oder Qwen 3.6 27B zum Programmieren?
Qwen 3.6 27B ist am besten geeignet (auf Code spezialisiert, bessere HumanEval-Scores). Für einen IDE-Copiloten kombinieren Sie es mit Continue oder Aider.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Phi-4 14B ist unter MIT lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Qwen 3.6 27B 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 : Phi-4 14B (14B). Leistungsfähiger : Qwen 3.6 27B (27B). 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.