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Ollama Phi-4: lokal pullen und starten

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TL;DR

Ollama Phi-4 ist der Bibliotheks-Tag phi4, nicht phi3 und nicht phi4-mini. Die Ollama-Bibliothek startet mit ollama run phi4. Das Default-Tag phi4:latest teilt laut Tag-Seite den Digest ac896e5b8b34 mit phi4:14b und phi4:14b-q4_K_M (Artefakt 9,1 GB, Kontext 16K, Text). Die Tag-Seite führt zusätzlich phi4:14b-q8_0 (16 GB, Digest 310d366232f4) und phi4:14b-fp16 (29 GB, Digest 227695f919b5). Die Übersicht zählt 7,8 Mio. Downloads und 5 Tags und markiert den Eintrag mit 14b. Die Readme beschreibt Phi-4 als 14B-Modell von Microsoft, Kontextlänge 16k Tokens, aufgebaut auf synthetischen Daten, gefilterten Public-Domain-Seiten sowie akademischen Büchern und Frage-Antwort-Sätzen. Die Chat-API liegt auf http://localhost:11434/api/chat. Gelesen in Bibliothek, Tags, Übersicht und Chat-Doku am 2026-11-13. Kein Ranking, kein Kaufguide.


Der 14B-Tag, nicht Phi-3 Mini/Medium

IT-Leiter suchen „ollama phi4“, wenn sie den Tag phi4 ziehen und lokal starten — nicht, wenn sie den Mini/Medium-Tag phi3 ziehen oder die Produktfamilie ohne Ollama-Tag planen. Der Mini/Medium-Pfad bleibt Ollama Phi-3. Die Produktseite ohne Bibliotheks-Tag bleibt Phi-4 von Microsoft. Die allgemeine Modellwahl bleibt Ollama Models. Der 8B/70B-Text-Tag bleibt Ollama Llama 3. Der 7B-Tag bleibt Ollama Mistral.

Die Engine kommt von Ollama Download oder dem Linux-Dienst. Port und Bind-Adresse bleiben 11434. Der Python-Client spricht dieselbe API, beschrieben in Ollama Python.

Start: ollama run phi4

Die Bibliotheksseite, erster Befehl:

ollama run phi4

Das zieht phi4:latest und öffnet die Chat-Sitzung. Die Tag-Seite setzt latest auf denselben Digest wie phi4:14b und phi4:14b-q4_K_M. Ein festes Tag setzen Sie per Suffix, zum Beispiel phi4:14b-q8_0. Vor dem Pull die aktuelle Liste auf der Tag-Seite prüfen.

Nur ziehen, ohne Sitzung:

ollama pull phi4

Ohne laufenden Server antwortet der Client nicht. Unter systemd ist das die Unit aus Ollama Service.

Welche Tags die Bibliothek führt

Stand 2026-11-13 auf ollama.com/library/phi4 und der Tag-Seite. Größen sind Artefaktgrößen der Bibliothek, kein freier GPU-Speicher. Die gelisteten Tags zeigen 16K Kontext und Texteingabe. Die Tag-Seite zählt 5 Modelle.

TagDigestArtefaktKontextEingabe
phi4:latest / :14b / :14b-q4_K_Mac896e5b8b349,1 GB16KText
phi4:14b-q8_0310d366232f416 GB16KText
phi4:14b-fp16227695f919b529 GB16KText

Die fünf Tags sind Quantisierungen derselben 14B-Familie, keine zweite Runtime. Die Übersicht markiert den Eintrag mit 14b.

Die Readme beschreibt Phi-4 als 14B-Modell von Microsoft. Der Kontext steht dort mit 16k Tokens. Als Einsatz nennt die Readme Forschung und allgemeine Anwendungen, vor allem auf Englisch, in speicher- oder rechenarmen Umgebungen, bei Latenzgrenzen sowie für Reasoning und Logik. Das Alignment beschreibt die Readme als überwachtes Fine-Tuning und Direct Preference Optimization. Das ist die Herstellerbeschreibung in der Bibliothek, keine eigene Messung.

Hardware-Optionen bleiben im KI-Server Hardware-Guide. Hier geht es nur um den Modell-Tag auf einem bereits laufenden Ollama.

Was dieser Tag nicht ist

Ein anderer Bibliotheks-Eintrag ist phi3 (Mini 3,8B und Medium 14B, 18,4 Mio. Downloads, 72 Tags); den Pull-Pfad beschreibt Ollama Phi-3. phi4-mini (3,8B, 1,7 Mio. Downloads, 5 Tags) und phi4-reasoning (14B, 1,7 Mio. Downloads, 9 Tags) sind getrennte Bibliotheks-Einträge, keine Aliase von phi4. llama3 bleibt Ollama Llama 3. mistral bleibt Ollama Mistral. Dieser Text behandelt nur phi4.

Vor dem Einsatz die aktuelle Lizenzzeile auf der Bibliotheksseite prüfen.

Chat-API auf Port 11434

Die Bibliothek zeigt denselben Host wie die Ollama-Chat-Doku (http://localhost:11434). Beispiel der Bibliotheksseite:

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "phi4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Die OpenAPI der Chat-Route bestätigt Server http://localhost:11434 und POST /api/chat. Python-Paket laut Bibliothek:

from ollama import chat

response = chat(
    model='phi4',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
)
print(response.message.content)

Läuft Ollama im Container, zeigt der Host auf das gemappte 11434, siehe Ollama Docker.

Häufige Fragen

Ist phi4 dasselbe wie phi3 oder phi4-mini?

Nein. Die Bibliothek führt phi4 als eigenen 14B-Eintrag (5 Tags, Default 9,1 GB, 16K). phi3 ist die Mini/Medium-Familie. phi4-mini ist ein getrennter 3,8B-Eintrag. Dieser Text behandelt nur phi4.

Reicht ollama pull ohne run?

ollama run zieht und startet. ollama pull zieht nur. Die Bibliotheksbeispiele für Chat und CLI bleiben ollama run phi4.

Warum antwortet die API leer?

Zuerst Serve und Tag prüfen (ollama list, ollama ps). Der Port bleibt 11434, beschrieben in Ollama Port 11434. Ohne laufenden Server liefert der Client keinen stillen Fallback.

Brauche ich Docker extra?

Nein für den Desktop- oder Linux-Dienst. Läuft Ollama im Container, zeigt der Host auf das gemappte 11434, siehe Ollama Docker.

Ist das ein zweiter Hardware-Kaufguide?

Nein. Hardware-Optionen bleiben im KI-Server Hardware-Guide. Hier geht es nur um den Modell-Tag auf einem bereits laufenden Ollama.

Fazit

„Ollama Phi-4“ ist der Pull- und Start-Pfad: ollama run phi4, Tag mit Suffix (:14b, :14b-q8_0, :14b-fp16), Serve dauerhaft, Chat nativ auf /api/chat. latest, 14b und 14b-q4_K_M teilen Digest und 9,1 GB. Größen stammen aus der Bibliothek, nicht aus einer eigenen VRAM-Rechnung. Kein Ranking, keine Preise.

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