Microsoft представила три новые компактные, открытые языковые модели: Phi-4-mini-reasoning, Phi-4-reasoning и Phi-4-reasoning-plus. Все три модели специализируются на логическом выводе и решении сложных задач.

Флагманская модель, Phi-4-reasoning-plus, представляет собой оптимизированную версию Phi-4 для задач логического вывода. Несмотря на значительно меньший размер параметров по сравнению с DeepSeek R1 (671 млрд против значительно меньшего числа у Phi-4-reasoning-plus), Microsoft заявляет о сопоставимом качестве ответов. Внутренние тесты показали, что Phi-4-reasoning-plus демонстрирует результаты, аналогичные модели OpenAI o3-mini в бенчмарке OmniMath.

Phi-4-reasoning — это компактная, но мощная модель с 14 млрд параметров, обученная на качественных данных из интернета и отобранных примерах из o3-mini. Специализированная на математике, естественных науках и программировании, она обеспечивает высокую точность вычислений и аналитическую обработку информации, при этом оставаясь доступной для использования на локальных машинах.

Среди представленных моделей SLM, Phi-4-mini-reasoning выделяется своими компактными размерами (около 3,8 млрд параметров). Обученная на миллионе синтетических математических задач, сгенерированных ИИ-моделью R1 от DeepSeek (Китай), она предназначена Microsoft для образовательных целей. Малая вычислительная мощность и высокая точность делают Phi-4-mini-reasoning идеальным решением для интерактивных обучающих систем на маломощных устройствах, где важны скорость работы и ограниченное потребление ресурсов. Это позволяет использовать её в "встроенном обучении" на мобильных платформах.

Данные ИИ-модели доступны на платформе Hugging Face и распространяются под открытой лицензией.