De combien de mémoire Phi-4 Reasoning Vision 15B a-t-il besoin ?

Environ 8,4 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 9,9 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 16 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.

À quelle vitesse Phi-4 Reasoning Vision 15B tourne-t-il sur un Mac ?

La vitesse d’écriture dépend de la bande passante mémoire. Ici, le Mac le plus rapide pour ce modèle est équipé d’une puce M5 Ultra avec 96 GB, à environ 34–60 tokens par seconde (8 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 16 GB, atteint environ 11–19 avec une puce M2 Pro.

La quantification dégrade-t-elle Phi-4 Reasoning Vision 15B ?

En 4 bits, la plupart des modèles restent proches de la qualité d’origine ; en dessous de 4 bits, la qualité baisse plus vite. Choisissez la précision la plus élevée qui tient dans votre Mac avec de la marge.

Phi-4 Reasoning Vision 15B tourne-t-il sur Mac ? RAM et vitesse

Mémoire à chaque précision

Version	Poids	Avec contexte	Plus petit Mac
8 bits	15,9 GB	17,4 GB	24 GB
6 bits	12,2 GB	13,7 GB	24 GB
4 bits	8,4 GB	9,9 GB	16 GB
3 bits qualité moindre	6,6 GB	8,1 GB	16 GB
2 bits qualité moindre	4,7 GB	6,2 GB	16 GB

Sur chaque puce Apple

Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Phi-4 Reasoning Vision 15B, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.

Puce	Demande	Version	Tokens/s
M6	16 GB	4 bits Lent	8–15
M5 Ultra	96 GB	8 bits Tourne bien	34–60
M5 Max	36 GB	8 bits Tourne bien	13–23
M5 Pro	24 GB	6 bits Tourne bien	11–20
M5	16 GB	4 bits Lent	8–15
M4 Max	36 GB	8 bits Tourne bien	12–21
M4 Pro	24 GB	6 bits Tourne bien	10–18
M4	16 GB	4 bits Lent	6–11
M3 Ultra	96 GB	8 bits Tourne bien	23–41
M3 Max	36 GB	6 bits Tourne bien	11–20
M3 Pro	18 GB	4 bits Lent	8–14
M3	16 GB	4 bits Lent	5–10
M2 Ultra	64 GB	8 bits Tourne bien	23–40
M2 Max	32 GB	8 bits Tourne bien	11–20
M2 Pro	16 GB	4 bits Tourne bien	11–19
M2	16 GB	4 bits Lent	5–10
M1 Ultra	64 GB	8 bits Tourne bien	23–40
M1 Max	32 GB	8 bits Tourne bien	11–20
M1 Pro	16 GB	4 bits Tourne bien	11–19
M1	16 GB	4 bits Lent	4–6

Comment le faire tourner

Le plus simple : téléchargez MLX Harness, gratuit et open source. Cherchez Phi-4 Reasoning Vision 15B, téléchargez la version adaptée à votre Mac, et discutez. MLX Harness met aussi le modèle à disposition de vos autres apps via une API compatible OpenAI.Télécharger MLX HarnessGratuit · Apple Silicon · macOS 14.5 ou version ultérieure
Dans le Terminal avec MLX d’Apple : Il n’existe pas encore de version MLX de la communauté ; créez-en une à partir des poids officiels :pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B -q

Pas à pas : télécharger et exécuter des LLM sur Mac · utiliser MLX Harness · MLX, Ollama ou llama.cpp

À propos de Phi-4 Reasoning Vision 15B

Créé par	Microsoft
Paramètres	15B (modèle dense)
Contexte	16K tokens
Licence	MIT
Sortie	2026-03
Entrée	Texte et images
Poids	microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B

Questions

De combien de mémoire Phi-4 Reasoning Vision 15B a-t-il besoin ?: Environ 8,4 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 9,9 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 16 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.
À quelle vitesse Phi-4 Reasoning Vision 15B tourne-t-il sur un Mac ?: La vitesse d’écriture dépend de la bande passante mémoire. Ici, le Mac le plus rapide pour ce modèle est équipé d’une puce M5 Ultra avec 96 GB, à environ 34–60 tokens par seconde (8 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 16 GB, atteint environ 11–19 avec une puce M2 Pro.
La quantification dégrade-t-elle Phi-4 Reasoning Vision 15B ?: En 4 bits, la plupart des modèles restent proches de la qualité d’origine ; en dessous de 4 bits, la qualité baisse plus vite. Choisissez la précision la plus élevée qui tient dans votre Mac avec de la marge.

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Pour votre fiche de modèle ou votre README

Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Phi-4 Reasoning Vision 15B et renvoie vers cette page.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/phi-4-reasoning-vision-15b.svg)](https://mlx.app/run/phi-4-reasoning-vision-15b)

Comment c’est calculé

Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.