Phi-4 14B
Phi-4 14BをQ4_K_M・8kコンテキストで動かすには、11GBのVRAMが必要です（2026年10月16日に確認したconfig.jsonから計算）。収まる最小のGPUのメモリは12GB（ぎりぎり）で、動くデスクトップ向けGPUのなかで最も速いRTX 5090では、生成速度は最大147トークン/秒です。
- パラメータ
- 14.7B
- コンテキスト長
- 16,384トークン
- ライセンス
- MIT
- 公開
- 2024年12月
- config.jsonの確認日
- 2026年10月16日
どのメモリ容量のGPUで動くか
必要量11GBを、メモリ容量ごとに比べます。モデルが使えるのはGPUのメモリの95%までで、色が付いているのは残りの容量か、足りない容量だけです。「ぎりぎり」は85%を超える場合で、長い会話に使える余裕はほとんどありません。
ほかの量子化やコンテキスト長、Q8のKVキャッシュはLLM VRAM計算ツールで試せます。
計算・2026年10月16日どのGPUを選ぶか
このサイトで扱うGPUのうち、Q4_K_M・8kコンテキストで読み込める最小のものはRTX 3060（12GB）です。必要量は11GBで、生成速度は推定30トークン/秒です。ただしぎりぎりの収まり方で、会話に使える余裕はほとんど残りません。余裕を持って使いたい場合、つまり16,384トークンのコンテキストを確保しつつメモリ使用率を85%未満に抑えたい場合は、RTX 4060 Ti（16GB）に上げましょう。その場合の必要量は12.7GBで、生成速度は約24トークン/秒です。
ほぼ劣化のないQ8_0なら、収まる最小のGPUはRX 7900 XT（20GB）で、必要量は18.4GBです。Appleシリコンでは、Mac mini M4 Proなら16,384トークンのコンテキストを含めて保持でき、生成速度は推定22トークン/秒です。ただしプロンプト処理はNVIDIAより遅く、長い文書ではその差がはっきり出ます。ユニファイドメモリのデスクトップでは、Ryzen AI Max+ 395が16,384トークンのコンテキストを12.7GBで保持でき、生成速度は推定21トークン/秒です。
GPU別の生成速度
| GPU | 動く？ | 推定トークン/秒 | 体感 | メモリ | メモリ帯域幅 |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 SXM | 動く | ≤ 275 | 読むより速い | 80GB | 3,350GB/s |
| A100 | 動く | ≤ 167 | 読むより速い | 80GB | 2,039GB/s |
| RTX 5090 | 動く | ≤ 147 | 読むより速い | 32GB | 1,792GB/s |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 動く | ≤ 147 | 読むより速い | 96GB | 1,792GB/s |
| RTX PRO 5000 Blackwell | 動く | ≤ 110 | 読むより速い | 48GB | 1,344GB/s |
| RTX 4090 | 動く | 83 | 読むより速い | 24GB | 1,008GB/s |
| RTX 5080 | 動く | 79 | 読むより速い | 16GB | 960GB/s |
| RX 7900 XTX | 動く | 79 | 読むより速い | 24GB | 960GB/s |
| RTX 6000 Ada | 動く | 79 | 読むより速い | 48GB | 960GB/s |
| RTX 3090 | 動く | 77 | 読むより速い | 24GB | 936GB/s |
| RTX 5070 Ti | 動く | 74 | 読むより速い | 16GB | 896GB/s |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 動く | 74 | 読むより速い | 32GB | 896GB/s |
| L40S | 動く | 71 | 読むより速い | 48GB | 864GB/s |
| RX 7900 XT | 動く | 66 | 読むより速い | 20GB | 800GB/s |
| RTX A6000 | 動く | 63 | 読むより速い | 48GB | 768GB/s |
| RTX 4080 SUPER | 動く | 60 | 読むより速い | 16GB | 736GB/s |
| RTX 5070 | ぎりぎり | 55 | チャットなら快適 | 12GB | 672GB/s |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 動く | 55 | チャットなら快適 | 24GB | 672GB/s |
| RX 9070 XT | 動く | 53 | チャットなら快適 | 16GB | 640GB/s |
| Radeon AI PRO R9700 | 動く | 53 | チャットなら快適 | 32GB | 640GB/s |
| Arc Pro B70 | 動く | 50 | チャットなら快適 | 32GB | 608GB/s |
| RTX 4070 | ぎりぎり | 41 | チャットなら快適 | 12GB | 504GB/s |
| Arc B580 | ぎりぎり | 37 | チャットなら快適 | 12GB | 456GB/s |
| Arc Pro B60 | 動く | 37 | チャットなら快適 | 24GB | 456GB/s |
| RTX 5060 Ti | 動く | 37 | チャットなら快適 | 16GB | 448GB/s |
| RTX PRO 4000 Blackwell SFF | 動く | 35 | チャットなら快適 | 24GB | 432GB/s |
| RTX 3060 | ぎりぎり | 30 | チャットなら快適 | 12GB | 360GB/s |
| RX 9060 XT | 動く | 26 | チャットなら快適 | 16GB | 320GB/s |
| RTX Spark | 動く | 25 | 使えるがやや遅い | 128GB（GPU用102GB） | 300GB/s |
| RTX 4060 Ti | 動く | 24 | 使えるがやや遅い | 16GB | 288GB/s |
| DGX Spark | 動く | 22 | 使えるがやや遅い | 128GB（GPU用126GB） | 273GB/s |
| Ryzen AI Max+ 395 | 動く | 21 | 使えるがやや遅い | 128GB（GPU用96GB） | 256GB/s |
シングルストリームの生成速度を、メモリ帯域幅と効率70%から求めた値です。プロンプト処理とバッチ処理は含みません。どれも上限（理論値）で、実測ではありません。Phi-4 14BがQ4で1トークンごとに読む重みはわずか8.5GBです。これほど少ないと、計算式に含まれない1トークンごとのコストが実際の速度を大きく左右します。≤の付いた5個の数値は、実際のランタイムの速度が表示値をもっとも大きく下回る箇所です。ほかの量子化やAppleのハードウェアについては生成速度（トークン/秒）推定ツールを、モデルではなくハードウェアを選んでいる場合は全GPUの比較をご覧ください。
計算・2026年10月16日量子化・コンテキスト長別の必要メモリ
| 量子化 | 4,096トークン | 8,192トークン | 32,768トークン |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 17.5GB（24GBに収まる） | 18.4GB（24GBに収まる） | ネイティブのコンテキスト長（16,384トークン）を超える |
| Q5_K_M | 12.2GB（16GBに収まる） | 13GB（16GBに収まる） | ネイティブのコンテキスト長（16,384トークン）を超える |
| Q4_K_M | 10.2GB（12GBに収まる） | 11GB（12GBに収まる） | ネイティブのコンテキスト長（16,384トークン）を超える |
重みはQ4で8.5GBです。コンテキストが1,000トークン増えるごとに、FP16のKVキャッシュが約0.205GB増えます。ほかの設定はLLM VRAM計算ツールで試せます。
モデルについて
Phi-4 14Bは14.7Bパラメータのモデルです。40レイヤーで、KVヘッドは10個（ヘッド次元128）です。Microsoftが2024年12月に公開した14Bモデルで、推論と数学を重視し、主に合成データで学習されています。小型で、ライセンスはMIT、英語が中心です。
テキストのみ コンテキスト長16,384トークン MIT 2024年12月公開
思考モード：そのまま回答します。Microsoftは推論版のPhi-4-reasoningを別に公開しています。
ネイティブのコンテキスト長は16,384トークンです。ライセンスはMITで、寛容な（permissive）ライセンスです。重みの公開は2024年12月です。
得意なこと
- 短く、それだけで完結する推論や数学の問題
- もっとも寛容なライセンスが必要なプロジェクト
注意点
- コンテキスト長は16,384トークンです。これはGPUではなくモデル側の制限で、長い文書やリポジトリ規模のコーディングには使えません。
- 主に英語向けです。
- すべてのレイヤーが全長のキャッシュを持つため、長いコンテキストでは、同じ会話に2026年のハイブリッド構成のモデルが使うメモリの数倍が必要です。
似たモデル
Q4_K_M・8kコンテキストでPhi-4 14Bとほぼ同じメモリを必要とするモデルです。手持ちのGPUで実際に比べる相手になるのは、これらのモデルです。「1kトークンあたり」の列はコンテキストが1,000トークン増えるごとのコストで、同じサイズのモデルの間でもっとも差が出るところです。
| モデル | サイズ | 必要量 | 1kトークンあたり | コンテキスト長 | 公開 |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-4 14B | 14.7B | 11GB | 0.205GB | 16k | 2024年12月 |
| Qwen3 14B | 14.8B | 10.8GB | 0.164GB | 40k | 2025年4月 |
| Ministral 3 14B | 14B | 10.3GB | 0.164GB | 256k | 2025年12月 |
| gpt-oss 20B | 21B（アクティブ3.6B） | 13.4GB | 0.025GB | 128k | 2025年8月 |
| Gemma 3 12B | 12.2B | 8.7GB | 0.066GB | 128k | 2025年3月 |
全モデルの比較、8〜96GBに収まるモデル（英語）、クラウドGPUごとの最安の時間料金（英語）もご覧ください。
よくある質問
- Phi-4 14Bは24GBのGPUで動く？
- はい。Q4_K_M・8kコンテキストで約11GBが必要で、24GBのGPUに余裕を持って収まります。
- Phi-4 14BをQ8で動かすには、VRAMはどれくらい必要？
- 8kコンテキストで約18.4GBです。Q8はほぼ劣化がないので、収まるならQ8を使うのがおすすめです。
- Phi-4 14Bのコンテキスト長は？
- ネイティブで16,384トークンです。現在の基準では短めで、これはGPUではなくモデル側の制限です。メモリに余裕があっても伸ばせません。
- Phi-4 14BはRTX 4090でどれくらいの速さ？
- Q4・シングルストリームでの上限は約83トークン/秒で、体感は「読むより速い」にあたります。これはGPUのメモリ帯域幅から求めた上限で、実測ではありません。
- アーキテクチャの値は、Hugging Faceのmicrosoft/phi-4にあるconfig.jsonから読み取り、2026年10月16日に確認しています。このページの数値はすべてこれらの値から計算しています。このモデルのためにハードウェアを買う前に、元の値を確認してください。
- 推定値は、ほかに何も動いていないGPUで会話を1つだけ扱う前提です。同じGPUでデスクトップ環境も動かすと、0.5〜2GBが使われます。