Phi-4 14B auf Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
Phi-4 14B (14.66B gesamt, 14.66B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 8.28 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 10.4 GiB gesamt bei 8K Kontext und 15.09 GiB bei 32K auf Ascend 910C 128GB (昇腾) (~150.9 tok/s).
Passt mit sicherer Reserve
Gemessene GGUF-Dateigröße
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
10.4 GiB
11.17 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
121.6 GiB
128 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+111.2 GiB
8% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~150.9 tok/s
14.66B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~12060 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~340 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$0.11
Dichte GQA-Attention · MIT
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
~$430
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
RTX 3060 12GB (12GB)
~$280
Apple Unified Memory
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud ab
Vast.ai · $0.06 / Std.
1x RTX 3060 12GB
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/phi-4-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve microsoft/phi-4 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~340ms · ~150.9 tok/s)
[Phi-4 14B · 10.4 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...
Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO
Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.
Kauf-Amortisation
~23.4 Monate
Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX 5060 Ti 16GB (Community Cloud) | 16 GB | $0.18 / Std. | $21.89 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX 3060 12GB (Verifizierter Host) | 12 GB | $0.06 / Std. | $7.42 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 48 GB | $1.67 / Std. | $203.19 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz) | 48 GB | $1.67 / Std. | $203.19 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz) | 48 GB | $1.57 / Std. | $190.91 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.
Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Phi-4 14B
QLoRA (4b)
Passt mit sicherer Reserve
11.44 GiB
Modellgewichte: 8.28 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.05 GiB · Act: 1.11 GiB
Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
LoRA (16b)
Passt mit sicherer Reserve
32.02 GiB
Modellgewichte: 27.31 GiB · Gradienten + Optimizer: 3.23 GiB · Act: 1.48 GiB
Empfohlene GPU: A40 48GB (48GB)
Voll-FT
Passt mit sicherer Reserve
114.57 GiB
Modellgewichte: 27.31 GiB · Gradienten + Optimizer: 84.66 GiB · Act: 2.6 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Die Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB physisch, 121.6 GiB nutzbar) führt Phi-4 14B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 10.4 GiB und 111.2 GiB Reserve stabil aus (~150.9 tok/s).
KV-Cache- & Engine-Tuning
Phi-4 14B nutzt Dichte GQA-Attention (14.66B gesamt, 14.66B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.56 GiB auf 6.25 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 3.12 GiB (gesamt 11.97 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Phi-4 14B @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (Ascend 910C 128GB (昇腾)) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) | 27.31 GiB | 1.56 GiB | 29.43 GiB (31.6 GB) | ~51.5 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 14.51 GiB | 1.56 GiB | 16.63 GiB (17.86 GB) | ~92.5 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 11.2 GiB | 1.56 GiB | 13.32 GiB (14.3 GB) | ~116.4 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 9.7 GiB | 1.56 GiB | 11.82 GiB (12.69 GB) | ~131.9 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 8.28 GiB | 1.56 GiB | 10.4 GiB (11.17 GB) | ~150.9 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 7.4 GiB | 1.56 GiB | 9.52 GiB (10.22 GB) | ~165.7 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 6.7 GiB | 1.56 GiB | 8.82 GiB (9.47 GB) | ~179.7 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 4.9 GiB | 1.56 GiB | 7.02 GiB (7.54 GB) | ~229.6 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB) Phi-4 14B ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Phi-4 14B insgesamt 10.4 GiB VRAM (8.28 GiB Gewichte + 1.56 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 121.6 GiB nutzbarem Speicher auf der Ascend 910C 128GB (昇腾) (~150.9 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt Phi-4 14B bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 6.25 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 15.09 GiB (16.2 GB dezimal) steigt.
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 4 E4B ITGemma 4 E2B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BLiquid LFM3 1.7B