Alltokens

Microsoft: Phi 4 Mini Instruct

MIMicrosoftОбновлено: 17 октября 2025 г.

Phi-4-mini-instruct — это компактная и эффективная модель от Microsoft, обученная на высококачественных синтетических данных с упором на логическое мышление. Несмотря на малый размер, она демонстрирует отличные результаты в задачах рассуждения и обработки длинных контекстов до 128 000 токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

10 ₽/M

Выход

44 ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

13

Релиз

17 октября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Phi-4-mini-instruct — это легкая открытая модель, созданная на основе синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-сайтов, с акцентом на высококачественные данные, насыщенные логическими рассуждениями. Модель относится к семейству Phi-4.

Кодинг
Инструменты
Длинный контекст
Мультимодальность
Веб-автоматизация

Смежные подборки

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Phi-4-mini-instruct — это компактная и эффективная модель от Microsoft, обученная на высококачественных синтетических данных с упором на логическое мышление. Несмотря на малый размер, она демонстрирует отличные результаты в задачах рассуждения и обработки длинных контекстов до 128 000 токенов.

Контекст

131k

Цена ₽

10 / 44

Для чего

Обе модели относятся к классу быстрых и легких решений, оптимизированных для оперативного отклика и эффективной работы с текстом.

Контекст

1M

Цена ₽

12 / 23

Для чего

Модели конкурируют в сегменте компактных систем, предлагая баланс между производительностью и качеством генерации в творческих и логических задачах.

Контекст

Цена ₽

— / —

Когда выбирать

  • Необходима высокая скорость обработки запросов при сохранении логической точности
  • Требуется работа с длинными документами или большими объемами данных через alltokens
  • Нужна модель, обученная на специализированных данных для решения задач рассуждения

Когда не выбирать

  • Требуется выполнение сверхсложных мультимодальных задач, выходящих за рамки текста
  • Необходимы глубокие экспертные знания в узкоспециализированных нишах, доступные только гигантским моделям
  • Работа подразумевает использование специфических диалектов, редко встречающихся в обучающей выборке

FAQ

МИРVisaMastercardСБП
AllTokens

© 2026 Alltokens. Все права защищены.

ИП Наумов Евгений Алексеевич · ИНН 434522560555 · ОГРНИП 324430000002724 · support@alltokens.ru