Phi-4

Microsofts „klein aber schlau“-Reihe: mit synthetischen Lehrbuch-Daten trainiert, überraschend stark in Mathe/Logik. MIT-Lizenz = maximal frei.

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 ist Microsofts Beweis, dass Modellgröße nicht alles ist: Mit 14 Milliarden Parametern und Training auf großteils synthetischen, „lehrbuchartigen“ Daten erreicht es bei Mathe- und Logikaufgaben ein Niveau, für das sonst deutlich größere Modelle nötig sind. Die MIT-Lizenz erlaubt uneingeschränkte kommerzielle Nutzung ohne rechtliche Fallstricke. Für allgemeines Chatten und Assistenzaufgaben ist es eine der besten Optionen im 12–16-GB-Bereich, kommt aber nicht ganz an größere Allrounder wie Llama 3.3 70B bei Weltwissen und Kreativität heran. Die Mini-Variante (3,8B) bringt einen Teil der Stärke auf noch schwächere Hardware.

Praxis-Tipp

Bei Matheaufgaben oder Code-Logik mit strukturierten Prompts wie „Löse Schritt für Schritt“ arbeiten – dort zeigt sich die Trainingsstärke am deutlichsten.

Siehe auch

• Qwen 2.5
• Mistral Small 3.x
• Llama 3.3

Lizenz & Quelle

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