В чем главное преимущество Phi-4 перед аналогами?

Главное преимущество заключается в способности решать сложные задачи на рассуждение, используя всего 14 миллиардов параметров, что делает её одной из самых эффективных в своем классе на alltokens.

Поддерживает ли модель структурированный вывод?

Да, Phi-4 поддерживает структурированные ответы и различные параметры генерации, включая seed и response_format, что удобно для разработчиков.

Для каких задач лучше всего подходит Phi-4?

Модель идеально подходит для программирования, научных вычислений и задач, где критически важна логика и скорость ответа.

Microsoft: Phi 4

MIMicrosoftОбновлено: 10 января 2025 г.

Phi-4 от Microsoft Research — это компактная модель на 14 миллиардов параметров, оптимизированная для сложных логических рассуждений. Она демонстрирует высокую эффективность в условиях ограниченной памяти, обеспечивая быстрые и точные ответы.

Использовать через API

Метрики

Вход

9 ₽/M

Выход

18 ₽/M

Контекст

16k tokens

Параметры

Релиз

10 января 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Microsoft Research Phi-4 разработана для эффективного решения сложных логических задач и способна быстро работать в условиях ограниченной памяти или при необходимости мгновенного отклика. Модель с 14 миллиардами параметров была обучена на сочетании высококачественных синтетических наборов данных, отобранного контента из веб-источников и академических материалов. Она прошла тщательную доработку для точного следования инструкциям и соблюдения строгих стандартов безопасности. Наилучшие результаты модель демонстрирует при работе с запросами на английском языке.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Microsoft: Phi 4Текущая

Для чего

Контекст

16k

Цена ₽

9 / 18

Microsoft: Phi 4Текущая

16k

9 / 18

Модель

NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2

Для чего

Обе модели ориентированы на высокую производительность при малом количестве параметров и эффективную работу в локальных сценариях.

Контекст

131k

Цена ₽

5 / 20

NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2

131k

5 / 20

Модель

Z.ai: GLM 4 32B

Для чего

Модели сопоставимы по возможностям решения логических задач, хотя Phi-4 достигает аналогичных результатов при меньшем размере.

Контекст

128k

Цена ₽

13 / 13

Z.ai: GLM 4 32B

128k

13 / 13

Когда выбирать

Необходима высокая скорость генерации при выполнении сложных логических задач
Требуется работа с ограниченным контекстом до 16 тысяч токенов
Нужна модель, оптимизированная для точного следования инструкциям и структурированного вывода

Когда не выбирать

Требуется обработка сверхдлинных документов, превышающих 16384 токена
Необходима работа с мультимодальными данными, такими как изображения или аудио
Задача требует огромного объема накопленных знаний, доступного только в моделях самого большого масштаба