Phi-4

Microsoft выпустила Phi-4 12 декабря 2024 года. Это открытая языковая модель на 14 млрд параметров, рассчитанная на текстовые задачи, математику, программирование и рассуждение. В отличие от старой версии страницы Futuretools, статья здесь описывает именно базовую Phi-4, а не модели семейства Phi-4 Reasoning, которые вышли в апреле 2025 года.

Модель и данные

Компактный размер с акцентом на качество обучения

Официальная карточка Microsoft указывает архитектуру трансформер-декодер, около 14 млрд параметров и контекст 16 тысяч токенов. Компания использовала синтетические данные, очищенные публичные материалы и академические источники, а затем применяла настройку инструкций и предпочтений. Технический отчёт разбирает, как состав и качество данных влияют на результаты модели.

Основные сценарии

Текст, математика и программирование

Phi-4 можно применять для ответов на вопросы, генерации и анализа кода, математических задач и работы с инструкциями. Microsoft отмечает, что модель в первую очередь оптимизирована для английского текста. Для русского языка и предметных задач следует проводить самостоятельное тестирование, прежде чем переносить модель в производственный процесс.

Открытые веса и ограничения

Локальная среда требует контроля качества

Модель опубликована Microsoft на Hugging Face под лицензией MIT. Открытые веса позволяют запускать её в собственной инфраструктуре и адаптировать под сценарии, но не превращают её в безопасный источник фактов. В документации отдельно указано, что нужно оценивать точность, риски и пригодность модели для конкретного применения.

Версии семейства

Mini, Multimodal и Reasoning — отдельные релизы

В феврале 2025 года появились Phi-4 Mini и Phi-4 Multimodal; в апреле — отдельные Reasoning-модели. Они имеют другие размеры, входы и специализацию, поэтому описаны на самостоятельных страницах каталога. Базовая модель microsoft/phi-4 остаётся отдельной моделью.

Почему Phi-4 сделала акцент на данных

Синтетические примеры и отобранные материалы

В техническом отчёте Microsoft связывает результат модели с качеством и подготовкой обучающих данных. В обучение вошли синтетические примеры, тщательно отфильтрованные общедоступные материалы, учебные материалы и данные для вопросов и ответов. После предварительного обучения применялись настройка на инструкции и оптимизация предпочтений. Это описание относится к базовой Phi-4; специализированные Reasoning-модели прошли дополнительное обучение и вынесены в отдельные страницы каталога.

Не путайте 16K и 128K

Открытые веса и облачная конфигурация

В официальной карточке открытых весов Phi-4 указан контекст 16 тысяч токенов. В таблице Azure для облачной службы позднее приведено значение 128K; его не следует приписывать исходной версии весов, объявленной 12 декабря 2024 года. На этой странице описана именно базовая открытая модель. Перед интеграцией сверяйте лимит с документацией выбранного способа запуска.

Связанные модели и разработчик

Другие версии семейства Phi

Phi-3 Medium · Phi-4 Mini · Phi-4 Multimodal · Phi-4 Reasoning · Phi-4 Mini Reasoning · Microsoft AI в Вики Futuretools

Первичные источники

Материалы Microsoft и карточки опубликованных весов

https://huggingface.co/microsoft/phi-4 · технический отчёт Phi-4 от Microsoft Research · анонс Phi-4 Mini и Phi-4 Multimodal