Skip to main content

Phi-4 vs Mistral Small 3

Comparativa detallada para elegir el mejor modelo para IA local: VRAM, contexto, calidad y GPU mínima.

Modelo A

Phi-4

Microsoft
Parámetros 14B
VRAM Q4 8.4 GB
Quality Score 88/100
Licencia MIT
Modelo B

Mistral Small 3

Mistral AI
Parámetros 24B
VRAM Q4 14.4 GB
Quality Score 88/100
Licencia Apache-2.0

Comparativa detallada

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

Veredicto

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.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor, Phi-4 o Mistral Small 3?

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.

¿Cuánta VRAM necesita Phi-4?

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.

¿Cuánta VRAM necesita Mistral Small 3?

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.

Found this useful? Get guides like this in your inbox every week.

No spam. Unsubscribe in one click.