Por Javier Morales · Actualizado: 31 de marzo de 2026 · Microsoft

Cómo correr Phi-4 en local con Ollama

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Correr Phi-4 en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 14B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 8.4 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.

En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a Phi-4 desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para Phi-4

Cuantización	VRAM necesaria	Notas
FP16 (máxima calidad)	33.6 GB	Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad)	16.8 GB	Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado)	8.4 GB (recomendado)	El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo)	4.2 GB	Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Especificaciones de Phi-4

14B

Parámetros

8.4 GB

VRAM Q4

16K

Contexto

Microsoft

Proveedor

Chat general Programación Razonamiento analysis

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr Phi-4 en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando: ollama --version

Paso 2: Ejecutar Phi-4

Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:

Terminal Descarga automática


ollama run phi4:14b

La primera ejecución descargará el modelo (~8.4 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.

Paso 3: Ejemplos de uso de Phi-4

Uso con la API REST local

Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "phi4:14b",
  "prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos",
  "stream": false
}'

Integración con Python (API OpenAI)

Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="phi4:14b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)