ファミリー Phi · 3.8B パラメータ

Phi-4 Mini Reasoning 3.8B

R1 の推論トレースで学習した、MIT ライセンスの 3.8B 推論モデル。AIME24 57.5、MATH-500 94.6。

🇺🇸 Microsoft·ライセンス MIT·コンテキスト 125k tokens·公開日 2025年4月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • AIME24 57.5
  • MATH-500 94.6
  • ノートPCでも動作可能
  • MIT
知っておくべき限界
  • —Anglais-first
アーキテクチャ
Dense 3.8B · R1のトレースデータに基づくトレーニング
トレーニング
合成された推論の蒸留。
おすすめの用途
デバイス内での数学計算エッジロジック

05インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run phi4-mini-reasoning:3.8b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
3 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
3.5 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
5 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
8 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 6 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Phi-4 Mini Reasoning 3.8Bに必要なハードウェアは?

Phi-4 Mini Reasoning 3.8BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 3 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 生涯アップデート

03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~22t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~65t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~150t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

AIME 2024
57.5
MATH-500
94.6