DeepSeek R1 Distill 32BvsPhi-4 Reasoning 14B
徹底比較： DeepSeek R1 Distill 32B (32B パラメータ、DeepSeek) および Phi-4 Reasoning 14B （14B、Microsoft）。量子化方式ごとの必要VRAM、4種類の基準GPUで測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログデータから算出しており、ページ間のコピー＆ペーストはありません。
要約
| 特徴 | DeepSeek R1 Distill 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| パラメータ | 32B | 14B |
| ファミリー | DeepSeek | Phi |
| 著者 | DeepSeek | Microsoft |
| 開発国 | CN | US |
| ライセンス | MIT | MIT |
| コンテキスト | 32 768 トークン | 32 768 トークン |
| 公開日 | 2025年1月 | 2025年4月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | DeepSeek R1 Distill 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 19 GB | 9 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 23 GB | 11 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 35 GB | 16 GB |
| FP16（最高品質） | 64 GB | 28 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 32 GB | 16 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | DeepSeek R1 Distill 32B | Phi-4 Reasoning 14B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 20 tok/s · FP16 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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強みと弱み
DeepSeek R1 Distill 32B
利用可能なオープンウェイトの推論モデルの中で最高のモデル。
- 明示的なステップバイステップ推論
- 数学および科学分野で優れている
- コンテキスト 32k
- MITライセンス
- 非常に冗長（思考トークン）
- 応答がより遅い
インストール
Phi-4 Reasoning 14B
MITライセンスの14B推論モデル。MicrosoftのAIME24/25評価では、パラメータ数が5分の1でありながらR1-Distill-Llama-70Bを上回ります。
- AIME/GPQAでR1-Distill-Llama-70Bを上回る
- MIT
- パラメータ数は50分の1で、R1に迫る性能
- Anglais-first
- Python以外のコードでは性能が低い
- コンテキストは32kまで
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）でよりよく動作するのは、DeepSeek R1 Distill 32BとPhi-4 Reasoning 14Bのどちらですか？
RTX 4090上でDeepSeek R1 Distill 32Bは動作します Q5_K_M (~30 tok/s)、Phi-4 Reasoning 14B では Q8 （約55 tok/s）。生成速度だけで比べると、 Phi-4 Reasoning 14B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Phi-4 Reasoning 14B 収まる容量 9 GB contre 19 GB そのライバルとの差は10GBで、RTX 3060または4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、これは非常に意味があります。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
DeepSeek R1 Distill 32B は MIT ライセンスで提供されており、商用利用も自由です。 Phi-4 Reasoning 14B はMITライセンスで、こちらも商用利用が自由です。SaaS用途では、Apache 2.0またはMITを優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Phi-4 Reasoning 14B（14B）。 より高性能 : DeepSeek R1 Distill 32B (32B)。迷っている場合は、これを起動してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。