Phi-4-reasoning

Microsofts Beweis, dass auch 14B ernsthaft „denken“ kann — stark in Mathe/Wissenschaft, MIT-frei. Gute Wahl für 16-GB-Geräte.

So nutzt du es

Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).

Größen & Hardware

• Verfügbare Größen: 14B (+ mini 3.8B)
• Empfohlene Hardware (Q4): 14B: 12–16 GB

Im Detail

Phi-4-reasoning ist die auf Denkaufgaben spezialisierte Variante von Phi-4: Statt nur Antworten zu liefern, arbeitet das Modell sichtbare Zwischenschritte aus, bevor es zum Ergebnis kommt — das macht es besonders stark bei Mathematik- und naturwissenschaftlichen Aufgaben, die mehrere Schlussfolgerungsschritte erfordern. Mit 14 Milliarden Parametern (plus 3.8B-Mini-Variante) und einem Speicherbedarf von 12–16 GB ist es eines der wenigen Reasoning-Modelle, die noch komfortabel auf einer 16-GB-Maschine laufen, während andere Denk-Modelle oft deutlich mehr Ressourcen brauchen. Die MIT-Lizenz macht es zusätzlich für kommerzielle Zwecke uneingeschränkt nutzbar. Sinnvoll für alle mit begrenzter Hardware, die trotzdem nachvollziehbare Lösungswege bei Rechen- oder Logikaufgaben wollen.

Praxis-Tipp

Bei komplexen Rechenaufgaben die Ausgabe der Zwischenschritte nicht abschneiden — gerade die sichtbare Argumentationskette ist der Mehrwert gegenüber einem reinen Chat-Modell.

Siehe auch

• Qwen 3
• Mistral Small 3.x

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: Ollama
• Quelle: HF