Phi-4 Family — lokalny model AI od Microsoft

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

Najnowszy model Microsoftu skupiony na treningu na wysokiej jakości danych syntetycznych. Phi-4 14B przewyższa w benchmarkach rozumowania wiele modeli dwukrotnie większych.

Warianty

Najmniejszy wariant Phi-4 Family potrzebuje około 9 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

ModelVRAM
Phi-4 (14B) →
14B
~9.3 GB

Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.

Jak uruchomić Phi-4 Family lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

ollama run phi4

Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.

Download Phi-4 Family — GGUF Quantizations

Pick a quantization and open it in LM Studio, Ollama, or Jan, or download the raw .gguf file directly. Quant list and sizes resolved from Hugging Face.

Phi-4 (14B) — GGUF quants · bartowski/phi-4-GGUF

QuantSizeDownload (.gguf)
Q3_K_M5.97 GB (est.)phi-4-Q3_K_M.gguf
Q4_K_M8.45 GB (est.)phi-4-Q4_K_M.gguf
Q5_K_M9.92 GB (est.)phi-4-Q5_K_M.gguf
Q6_K11.48 GB (est.)phi-4-Q6_K.gguf
Q8_014.88 GB (est.)phi-4-Q8_0.gguf

Download in LM Studio: lms get bartowski/phi-4-GGUF

Want this model on your phone? You can run it on your desktop with LM Studio and chat from your iPhone or iPad over an encrypted link — see Run LM Studio Models on Your Phone (LM Link).

Licencja

MITUżycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Dotyczy: Phi-4 (14B)

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Phi-4 Family lokalnie (min. 9 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Intel Arc B570 10GB
10 GB VRAM · 150 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Czy uruchomię Phi-4 Family na moim GPU?

Phi-4 Family — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Phi-4 Family need?

Phi-4 Family needs about 9 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Phi-4 (14B) (9 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Phi-4 Family on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — Phi-4 Family runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.

What quantization should I use for Phi-4 Family?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Phi-4 Family in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run Phi-4 Family with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run phi4. This downloads Phi-4 Family and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.