Phi-4 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
徹底比較： Phi-4 14B (14B パラメータ、Microsoft) および Mistral Nemo 12B Instruct （12B、Mistral AI）。量子化方式別の必要VRAM容量、比較基準となる4基の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のデータから算出しており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切ありません。
要約
| 特徴 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| パラメータ | 14B | 12B |
| ファミリー | Phi | Mistral |
| 著者 | Microsoft | Mistral AI |
| 開発国 | US | FR |
| ライセンス | MIT | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 16 384トークン | 128 000 トークン |
| 公開日 | 2024年12月 | 2024年7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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 11 GB | 9 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 16 GB | 13 GB |
| FP16（最高品質） | 28 GB | 24 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 16 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 | Phi-4 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 25 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
Phi-4 14B
そのサイズに対して卓越した推論能力。STEM向け。
- 2024年末時点で推論性能が最も優れた14Bモデル
- MITライセンス
- 数学・科学に非常に優れている
- コーディングが得意
- 16kのコンテキストのみ — 重大な制限
- Qwenより多言語対応が弱い
インストール
Mistral Nemo 12B Instruct
NVIDIAと共同開発。コンテキスト長128k、Tekkenトークナイザーを採用し、欧州の複数言語に強みがあります。
- コンテキスト 128k
- ヨーロッパの諸言語に強い
- Apache 2.0：完全に自由に利用可能
- バランスに非常に優れた12Bモデル
- 推論能力では Small 3.1 より劣る
- ビジョン非対応
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Phi-4 14BとMistral Nemo 12B Instructのどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090上で Phi-4 14B は、 Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct です FP16 (~70 tok/s)。純粋な出力速度で Mistral Nemo 12B Instruct 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。
Phi-4 14B と Mistral Nemo 12B Instruct：フランス語ではどちらが優れていますか？
フォーマルなフランス語（執筆、要約、翻訳）には、 Mistral Nemo 12B Instruct 優位に立ちます。充実したフランス語コーパスで学習しているためです。もう一方も使えますが、要求水準の低い用途に限られます。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Mistral Nemo 12B Instruct 収まる容量 7 GB contre 9 GB 競合製品に対して — 2 GB の差。RTX 3060 や 4060 Ti 8 GB を目指すなら有意な差。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Phi-4 14B は MIT ライセンスで提供されており、商用利用も自由です。 Mistral Nemo 12B Instruct は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には 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 : Mistral Nemo 12B Instruct（12B）。 より高性能 : Phi-4 14B (14B)。迷っている場合は、 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。