Phi-4 Mini — lokalny model AI od Microsoft

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

Ultra-wydajny mały model Microsoftu do wdrożeń mobilnych i edge. Phi-4 Mini osiąga niezwykłe możliwości rozumowania w zaledwie 3,8B parametrach, zaprojektowany do AI na urządzeniu na telefonach i laptopach bez dedykowanych GPU.

Hugging Face

Warianty

Najmniejszy wariant Phi-4 Mini potrzebuje około 3 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

ModelVRAM
Phi-4 Mini (3.8B) →
3.8B
~3.1 GB

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

Jak uruchomić Phi-4 Mini lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

ollama run phi4-mini

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

Licencja

MITUżycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Dotyczy: Phi-4 Mini (3.8B)

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Phi-4 Mini lokalnie (min. 3 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 Mini na moim GPU?

Phi-4 Mini — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Phi-4 Mini need?

Phi-4 Mini needs about 3 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Phi-4 Mini (3.8B) (3 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

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

Yes — Phi-4 Mini 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 Mini?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Phi-4 Mini 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 Mini with Ollama?

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