Phi-4 Mini 3.8BvsGemma 2 2B
Vollständiger Vergleich zwischen Phi-4 Mini 3.8B (3,8 Milliarden Parameter, Microsoft) und Gemma 2 2B (2B, Google). Erforderlicher VRAM je Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Phi-4 Mini 3.8B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Parameter | 3.8B | 2B |
| Familie | Phi | Gemma |
| Autor | Microsoft | |
| Herkunft | US | US |
| Lizenz | MIT | Gemma |
| Kontext | 128 000 Tokens | 8 192 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Februar 2025 | Juni 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 Mini 3.8B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 3 GB | 1,8 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 3.5 GB | 2,2 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 5 GB | 3,2 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 8 GB | 5 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 6 GB | 4 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 Mini 3.8B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 150 tok/s · FP16 | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 65 Tok/s · FP16 | 100 Tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 22 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 65 Tok/s · FP16 | 100 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 Mini 3.8B
3,8B unter MIT-Lizenz mit Function Calling. MMLU 67,3, HumanEval 74,4. Vokabular mit 200k Einträgen, LongRoPE.
- Natives Function Calling
- 128k ctx
- MIT-Lizenz
- Anglais-first
Installation
Gemma 2 2B
Sehr klein und effizient. Lauffähig auf Raspberry Pi 5.
- Sehr leicht (1,8 GB VRAM Q4)
- Bestes 2B-Modell von 2024
- Läuft auf einer einfachen CPU
- Offene Gemma-Lizenz
- Kontextlänge: nur 8192
- Beschränkt bei komplexen Aufgaben
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Phi-4 Mini 3.8B oder Gemma 2 2B?
Auf einer RTX 4090 läuft Phi-4 Mini 3.8B in FP16 (~150 tok/s), Gemma 2 2B bei FP16 (~200 Tok/s). Was den reinen Durchsatz betrifft, Gemma 2 2B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Gemma 2 2B passt in 1,8 GB contre 3 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 1,2 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Phi-4 Mini 3.8B ist unter MIT lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Gemma 2 2B steht unter der Gemma-Lizenz – prüfen Sie auch die Bedingungen. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Gemma 2 2B (2B). Leistungsfähiger : Phi-4 Mini 3.8B (3.8B). 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.