RTX 3080
Pros
- 10 GB VRAM — suficiente para Phi-4
- Ejecuta modelos hasta 16.8 GB en Q8
Comparativa detallada para elegir el mejor modelo para IA local: VRAM, contexto, calidad y GPU mínima.
| Métrica | Phi-4 | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
| Parámetros Mayor no siempre es mejor — depende del entrenamiento | 14 B | 24 B Mejor |
| VRAM requerida (Q4) Menos VRAM = más accesible | 8,4 GB Mejor | 14,4 GB |
| VRAM requerida (Q8) Q8 ofrece mejor calidad que Q4 | 16,8 GB Mejor | 28,8 GB |
| Longitud de contexto Mayor contexto = documentos más largos | 16.384 tokens | 32.768 tokens Mejor |
| Quality Score Puntuación compuesta de benchmarks | 88 /100 | 88 /100 |
| Licencia Uso comercial disponible | MIT | Apache-2.0 |
| Casos de uso Usos principales declarados | chatcodingreasoninganalysis | chatcodingreasoninganalysis |
Para ejecutar Phi-4 necesitas al menos 8.4 GB de VRAM. La GPU mínima recomendada:
Pros
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Phi-4 y Mistral Small 3 son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Phi-4 es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Phi-4 y Mistral Small 3 son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Phi-4 es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Phi-4 requiere 8.4 GB de VRAM en Q4, 16.8 GB en Q8, o 33.6 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 3080.
Mistral Small 3 requiere 14.4 GB de VRAM en Q4, 28.8 GB en Q8, o 57.6 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 5080.
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