Сегодня 08 июля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → малые языковые модели

Microsoft представила три новые малые ИИ-модели семейства Phi-4

Microsoft выпустила три новые малые языковые модели (SLM) с открытой лицензией: Phi-4-mini-reasoning, Phi-4-reasoning и Phi-4-reasoning-plus. Каждая из моделей относится к классу рассуждающих (reasoning) моделей, ориентированных на логическую верификацию решений и тщательную проработку сложных задач. Эти ИИ-модели стали продолжением инициативы Microsoft по разработке компактных ИИ-систем — семейства Phi, впервые представленного год назад как фундамент для приложений, работающих на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.

 Источник изображения: Jackson Sophat / Unsplash

Источник изображения: Jackson Sophat / Unsplash

Наиболее производительной из представленных является ИИ-модель Phi-4-reasoning-plus. Она представляет собой адаптацию ранее выпущенной Phi-4 под задачи логического вывода. По утверждению Microsoft, её качество ответов близко к DeepSeek R1, несмотря на существенную разницу в объёме параметров: у DeepSeek R1 — 671 млрд, тогда как у Phi-4-reasoning-plus их значительно меньше. Согласно внутреннему тестированию Microsoft, эта модель показала результаты, соответствующие ИИ-модели OpenAI o3-mini в рамках бенчмарка OmniMath, оценивающего математические способности ИИ.

 Модели Phi-4-reasoning и Phi-4-reasoning-plus (14 млрд параметров) демонстрируют превосходство над базовой Phi-4 и уверенно конкурируют с более крупными системами, включая DeepSeek-R1 Distill (70 млрд параметров) и OpenAI o3-mini, в задачах математического и логического мышления (AIME, HMMT, OmniMath, GPQA). Источник изображения: Microsoft

Модели Phi-4-reasoning и Phi-4-reasoning-plus (14 млрд параметров) демонстрируют превосходство над базовой Phi-4 и уверенно конкурируют с более крупными системами, включая DeepSeek-R1 Distill (70 млрд параметров) и OpenAI o3-mini, в задачах математического и логического мышления (AIME, HMMT, OmniMath, GPQA). Источник изображения: Microsoft

Модель Phi-4-reasoning содержит 14 млрд параметров и обучалась на основе «качественных» данных из интернета, а также на отобранных демонстрационных примерах из o3-mini. Она оптимизирована для задач в области математики, естественных наук и программирования. Таким образом, Phi-4 reasoning ориентирована на высокоточные вычисления и аналитическую интерпретацию данных, оставаясь при этом относительно компактной и доступной для использования на локальных вычислительных платформах.

 На универсальных тестах, включая FlenQA, IFEval, HumanEvalPlus, MMLUPro, ToxiGen и PhiBench, модели Phi-4-reasoning-plus демонстрируют точность, сопоставимую с GPT-4o и o3-mini, несмотря на меньший объём параметров (14 млрд параметров), особенно в задачах программирования, логики и безопасности. Источник изображения: Microsoft

На универсальных тестах, включая FlenQA, IFEval, HumanEvalPlus, MMLUPro, ToxiGen и PhiBench, модели Phi-4-reasoning-plus демонстрируют точность, сопоставимую с GPT-4o и o3-mini, несмотря на меньший объём параметров (14 млрд параметров), особенно в задачах программирования, логики и безопасности. Источник изображения: Microsoft

Phi-4-mini-reasoning — самая малогабаритная из представленных SLM. Её размер составляет около 3,8 млрд параметров. Она обучалась на основе приблизительно 1 млн синтетических математических задач, сгенерированных ИИ-моделью R1 китайского стартапа DeepSeek. Microsoft позиционирует её как ИИ-модель для образовательных сценариев, включая «встроенное обучение» на маломощных и мобильных устройствах. Благодаря компактности и точности, эта ИИ-модель может применяться в интерактивных обучающих системах, где приоритетом являются скорость отклика и ограниченность вычислительных ресурсов.

 Phi-4-mini-reasoning (3,8 млрд параметров) значительно превосходит свою базовую версию и модели с вдвое большим размером на бенчмарках AIME 24, MATH-500 и GPQA Diamond, а также сопоставима или превосходит OpenAI o1-mini по точности генерации длинных математических ответов. Источник изображения: Microsoft

Phi-4-mini-reasoning (3,8 млрд параметров) значительно превосходит свою базовую версию и модели с вдвое большим размером на бенчмарках AIME 24, MATH-500 и GPQA Diamond, а также сопоставима или превосходит OpenAI o1-mini по точности генерации длинных математических ответов. Источник изображения: Microsoft

Все три ИИ-модели доступны на платформе Hugging Face и распространяются под открытой лицензией. По словам Microsoft, при их обучении использовались дистилляция, обучение с подкреплением и высококачественные обучающие данные. Эти методы позволили сбалансировать размер SLM и их вычислительную производительность. ИИ-модели достаточно компактны, чтобы использоваться в средах с низкой задержкой, но при этом способны решать задачи, требующие строгости логического построения и достоверности результата. Ранее такие задачи были характерны лишь для гораздо более крупных ИИ.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
С новым патчем в The Last of Us Part II Remastered появился хронологический режим — он позволит по-иному взглянуть на сюжет игры 15 мин.
«Не передать словами, что это значит для нас»: создатели философского выживания The Alters похвастались продажами игры 55 мин.
Российский суд оштрафовал Twitch, TikTok и Pinterest — каждую на 7 млн рублей 2 ч.
Магазин Chrome заполонили опасные расширения для браузера — их скачали уже 1,7 млн раз 2 ч.
Sony скоро покажет 20 минут геймплея Ghost of Yotei — подробности специального выпуска State of Play 3 ч.
В Android появятся ИИ-сводки уведомлений, но с оглядкой на провал схожей функции на iPhone 3 ч.
Слухи: в разработке находится сразу несколько Fallout, включая ту, «что вы все ждёте» 3 ч.
Российская «Ред ОС» 8 портирована на одноплатный компьютер Orange Pi Zero 2W 3 ч.
Threads почти догнала X по аудитории мобильных приложений 4 ч.
Минцифры РФ заплатит до миллиона рублей за обнаружение уязвимостей в государственных сервисах 5 ч.
SSD и оперативная память подорожают — Трамп анонсировал 25-% пошлину на все товары из Японии и Южной Кореи 2 ч.
Британская полиция выделит £75 млн на оцифровку своих архивов VHS-видеокассет 2 ч.
«Билайн» модернизировал транспортную сеть, добавив ВОЛС на 1,6 Тбит/с. 2 ч.
Китай впервые в истории дозаправил спутник на высоте 36 000 км — это не точно, но США обеспокоены 3 ч.
Beyerdynamic обновила наушники Aventho — автономность выросла втрое, а Bluetooth стал стабильнее 3 ч.
Российский суперкомпьютер «Говорун» получил два узла «РСК Экзастрим ИИ» с NVIDIA H100 и фирменной СЖО 4 ч.
Phone (3) стал последним смартфоном Nothing текущего поколения — версий Pro или Ultra не будет 5 ч.
Учёные нашли неожиданный способ втрое удешевить удаление CO₂ из воздуха — помогут терминалы СПГ и уголь 5 ч.
OnePlus выпустила уменьшенную версию часов Watch 3 за $299 и наушники Buds 4 за $129 5 ч.
Groq запустила свой первый европейский ЦОД в Хельсинки 6 ч.