Familia Phi: todos los modelos y cómo correrlos en local
Los modelos Phi de Microsoft para IA local son algunos de los más populares del ecosistema open-source. La familia Phi de Microsoft Research demuestra que los modelos pequeños pueden ser extraordinariamente capaces. Phi-3 y Phi-4 están entrenados con datos de alta calidad seleccionados ("textbooks are all you need"), logrando rendimiento comparable a modelos mucho más grandes. Ideales para hardware con VRAM limitada.
En esta página encontrarás todos los modelos de la familia Phi, sus requisitos de VRAM por nivel de cuantización, y las GPUs recomendadas para correrlos en casa.
Todos los modelos Phi de Microsoft para IA local: lista completa
| Modelo | Parámetros | VRAM Q4 | VRAM Q8 | Contexto | Ollama |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-4 | 14B | 8.4 GB | 16.8 GB | 16K | phi4:14b |
| Phi-3 Medium | 14B | 8 GB | 14 GB | 128K | phi3:medium |
| Phi-3.5 MoE | 41.9B | 21 GB | 42 GB | 131K | phi3.5-moe |
| Phi-4 Mini | 3.8B | 2.1 GB | 4.2 GB | 128K | phi4-mini |
| Phi-3 Small | 7B | 4.5 GB | 7 GB | 128K | phi3:small |
| Phi-3.5 Mini | 3.8B | 2.3 GB | 3.8 GB | 128K | phi3.5:3.8b |
| Phi-3 Mini | 3.8B | 2.5 GB | 4 GB | 128K | phi3:mini |
Modelos Phi por requisito de VRAM
Modelos ligeros (hasta 5 GB VRAM Q4)
- Phi-4 Mini Q4: 2.1 GB
- Phi-3 Small Q4: 4.5 GB
- Phi-3.5 Mini Q4: 2.3 GB
- Phi-3 Mini Q4: 2.5 GB
Modelos medios (6–15 GB VRAM Q4)
- Phi-4 Q4: 8.4 GB
- Phi-3 Medium Q4: 8 GB
Modelos grandes (16+ GB VRAM Q4)
- Phi-3.5 MoE Q4: 21 GB
GPUs recomendadas para familia Phi
Estas GPUs ofrecen la mejor relación rendimiento/precio para correr modelos Phi de Microsoft para IA local:
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