Phi 3.5 Mini — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Beats Llama 3 8B in some benchmarks while running on a phone.
Phi 3.5 Mini potrzebuje około 3 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 2.9 GB | ~226 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 3.2 GB | ~203 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 3.9 GB | ~172 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 4.3 GB | ~158 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 4.7 GB | ~145 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 5.6 GB | ~123 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 9.2 GB | ~78 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Phi 3.5 Mini →
Uruchom Phi 3.5 Mini
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Phi 3.5 Mini, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić Phi 3.5 Mini
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run phi3.5Specyfikacja
Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.
- Parametry
- 3.8 Billion
- Okno kontekstu
- 128,000
- Architektura
- Dense
- Dostawca
- Microsoft
- Licencja
- MIT
- Practical deployment
- Edge device (phone, SBC)
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 8 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2024-08-20
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię Phi 3.5 Mini na moim GPU?
Phi 3.5 Mini — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Phi 3.5 Mini need?
About 3 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Phi 3.5 Mini run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Phi 3.5 Mini needs about 3 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 172 tokens/sec.
How do I run Phi 3.5 Mini locally?
Install Ollama and run `ollama run phi3.5`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.