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Modelo listo para CPU

Phi-3.5 Mini

40 GPUs de consumo pueden ejecutar Phi-3.5 Mini en Q4 de forma nativa. Umbrales de VRAM y benchmarks precisos abajo.

40 GPUs compatibles
3.8B parámetros
128K contexto
Mejor opción
RTX 5090 · 32 GB VRAM Q4 nativo

Precios y disponibilidad pueden cambiar · enlace de afiliado

Javier Morales
Javier Morales Especialista en hardware IA — 8 años de experiencia
GitHub: github.com/javier-morales-ia

llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · ROCm 6 · actualizado mensualmente · metodología →

Contexto de ejecución

ARQUITECTURA TRANSFORMER
CONTEXTO 128K TOKENS
CUANTIZACIÓN 4-BIT GGUF
PROVEEDOR Microsoft
LICENCIA MIT
Decisión de hardware

Este modelo requiere unaGPU de entrada (8 GB VRAM)

Mínimo

GTX 1660 Super

Funciona en Q4 — usable, con algo de espera

6 GB VRAM
Ver configuración compatible
Equilibrado

RTX 4060 Ti 16GB

Mejor relación valor/rendimiento diario

16 GB VRAM
Ver configuración compatible
Óptimo

RTX 5090

Máxima calidad, inferencia más rápida

32 GB VRAM
Ver configuración compatible

GPUs compatibles para Phi-3.5 Mini

Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor — precios y disponibilidad pueden cambiar.

RTX 5090
32 GB VRAM · Q4 nativo Amazon

RTX 5090

4.4 (234 reseñas)

Ventajas

  • Ejecuta Phi-3.5 Mini Q4 nativo
  • 32 GB VRAM — margen suficiente
RTX 4090
24 GB VRAM · Q4 nativo Amazon

RTX 4090

4.4 (617 reseñas)

Ventajas

  • Ejecuta Phi-3.5 Mini Q4 nativo
  • 24 GB VRAM — margen suficiente
M4 Ultra
128 GB VRAM · Q4 nativo Amazon

M4 Ultra

0.0 (0 reseñas)

Ventajas

  • Ejecuta Phi-3.5 Mini Q4 nativo
  • 128 GB VRAM — margen suficiente

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*Los precios y la disponibilidad pueden cambiar. Algunos enlaces son de afiliado.

Requisitos del sistema

VRAM GPU 2.3 GB GPU de entrada
RAM del sistema 16 GB DDR4/DDR5
Almacenamiento 2.2 GB Q4 · SSD recomendado
CPU i7 → 13 tok/s Funciona sin GPU

VRAM por cuantización

Cuantización VRAM necesaria Espacio en disco Calidad
FP16 (calidad máxima) 7.6 GB 7.6 GB Máxima
Q8 (alta calidad) 3.8 GB 3.8 GB Casi sin pérdida
Q4 (recomendado) Mejor equilibrio 2.3 GB 2.2 GB Recomendada
Q2 (mínimo) 1.2 GB 1.2 GB Pérdida de calidad

Detalles del modelo

Desarrollador Microsoft
Parámetros 3.8B
Ventana de contexto 128,000 tokens
Licencia MIT
Casos de uso chat, coding, reasoning
Lanzamiento 2024-08

Instalar con Ollama

ollama run phi3.5:3.8b

Hugging Face

microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
Ver en HF →
Requisitos técnicos

¿Tu GPU puede ejecutar Phi-3.5 Mini?

Phi-3.5 Mini requiere <strong class="text-primary-container">2.3 GB de VRAM</strong> en Q4. 40 GPUs de consumo cumplen este umbral. Por debajo de 8 GB o 0.2999999999999998 GB verás una latencia de offload notable.

1.2GB Mínimo crítico
2.3GB Óptimo Q4
3.8GB Alta calidad Q8
7.6GB Máximo FP16

Matriz de rendimiento de hardware

40 Q4 nativo · 0 offload

GPU VRAM Compatibilidad Velocidad est. Acción
RTX 5090 32GB Óptimo 191 tok/s Calcular →
RTX 4090 24GB Óptimo 179 tok/s Calcular →
M4 Ultra 128GB Óptimo 182 tok/s Calcular →
RTX 5080 16GB Óptimo 178 tok/s Calcular →
M3 Ultra 192GB Óptimo 153 tok/s Calcular →
RTX 4080 Super 16GB Óptimo 138 tok/s Calcular →
RTX 5070 Ti 16GB Óptimo 165 tok/s Calcular →
RTX 3090 24GB Óptimo 171 tok/s Calcular →
M4 Max 48GB 48GB Óptimo 105 tok/s Calcular →
RX 7900 XTX 24GB Óptimo 176 tok/s Calcular →
M4 Max 36GB 36GB Óptimo 104 tok/s Calcular →
RTX 4070 Ti Super 16GB Óptimo 125 tok/s Calcular →
RTX 3080 Ti 12GB Óptimo 157 tok/s Calcular →
RX 7900 XT 20GB Óptimo 147 tok/s Calcular →
RTX 5070 12GB Óptimo 124 tok/s Calcular →
RTX 3080 10GB Óptimo 137 tok/s Calcular →
M4 Pro 24GB Óptimo 55 tok/s Calcular →
RX 7800 XT 16GB Óptimo 114 tok/s Calcular →
RX 6800 XT 16GB Óptimo 93 tok/s Calcular →
RTX 4070 12GB Óptimo 93 tok/s Calcular →
RTX 4060 Ti 16GB 16GB Óptimo 55 tok/s Calcular →
RX 7700 XT 12GB Óptimo 79 tok/s Calcular →
RTX 3070 Ti 8GB Óptimo 111 tok/s Calcular →
RTX 4060 Ti 8GB Óptimo 55 tok/s Calcular →
RTX 3070 8GB Óptimo 82 tok/s Calcular →
RX 6700 XT 12GB Óptimo 69 tok/s Calcular →
M3 Pro 18GB Óptimo 32 tok/s Calcular →
RTX 3060 Ti 8GB Óptimo 82 tok/s Calcular →
RTX 2080 Ti 11GB Óptimo 82 tok/s Calcular →
RTX 3060 12GB Óptimo 67 tok/s Calcular →
M2 Pro 16GB Óptimo 39 tok/s Calcular →
RTX 4060 8GB Óptimo 51 tok/s Calcular →
Arc A770 16GB 16GB Óptimo 41 tok/s Calcular →
M1 Pro 16GB Óptimo 38 tok/s Calcular →
RX 7600 8GB Óptimo 53 tok/s Calcular →
RX 6600 XT 8GB Óptimo 50 tok/s Calcular →
Arc A750 8GB 8GB Óptimo 38 tok/s Calcular →
RX 6600 8GB Óptimo 45 tok/s Calcular →
RTX 3050 8GB 8GB Óptimo 41 tok/s Calcular →
GTX 1660 Super 6GB Óptimo 60 tok/s Calcular →

GPUs recomendadas para Phi-3.5 Mini

Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Selección Editorial
Basado en Datos

Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor; precios y disponibilidad pueden cambiar.

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Phi-3.5 Mini — Guía de compatibilidad

Phi-3.5 Mini puede ejecutarse en CPU sin GPU dedicada, algo poco habitual para un modelo de 3.8B. En un i7-13700K con llama.cpp Q4 alcanza 13 tok/s (funcional para uso ocasional). Con GPU obtienes entre 4 y 6 veces más velocidad; revisa la calculadora de VRAM para ver los detalles.

Compara GPUs para Phi-3.5 Mini

¿Qué GPU merece la pena? Especificaciones y benchmarks reales lado a lado.

Hardware compatible

GPUs que ejecutan Phi-3.5 Mini en Q4, ordenadas por rendimiento en IA.

Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Basado en Datos
RTX 5090
RTX 5090

NVIDIA · 32 GB VRAM

Q4 OK
191 tok/s > $1000
RTX 4090
RTX 4090

NVIDIA · 24 GB VRAM

Q4 OK
179 tok/s > $1000
M4 Ultra

Apple · 128 GB VRAM

Q4 OK
182 tok/s > $1000
RTX 5080
RTX 5080

NVIDIA · 16 GB VRAM

Q4 OK
178 tok/s $600–1000
M3 Ultra

Apple · 192 GB VRAM

Q4 OK
153 tok/s > $1000
RTX 4080 Super
RTX 4080 Super

NVIDIA · 16 GB VRAM

Q4 OK
138 tok/s $600–1000

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Alternativas más prácticas

Modelos similares en la categoría chat con requisitos de VRAM comparables.

¿No sabes qué GPU necesitas para Phi-3.5 Mini?

La calculadora de VRAM te dice exactamente qué cuantización soporta tu hardware.

RTX 5090

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