Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6B parâmetros) e Phi-4-mini (3,8B parâmetros) da Microsoft são novos modelos de linguagem pequenos que oferecem processamento multimodal poderoso e recursos eficientes baseados em texto, exigindo recursos computacionais mínimos.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family?ref=aipure&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:May 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal e Phi-4-mini experimentaram uma queda de 7,4% no tráfego, com 563 mil visitas a menos. Isso pode ser atribuído à falta de atualizações recentes do produto e à introdução do Microsoft Copilot no Azure, que oferece recursos avançados de IA e pode ter atraído os usuários.
O que é Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal e Phi-4-mini são as mais recentes adições à família Phi de modelos de linguagem pequenos (SLMs) da Microsoft, projetados para capacitar os desenvolvedores com recursos avançados de IA, mantendo a eficiência. Phi-4-multimodal é o primeiro modelo de linguagem multimodal da Microsoft que integra perfeitamente fala, visão e processamento de texto em uma única arquitetura unificada, enquanto Phi-4-mini se destaca em tarefas baseadas em texto, como raciocínio, matemática, codificação e acompanhamento de instruções. Ambos os modelos estão agora disponíveis através do Azure AI Foundry, Hugging Face e do NVIDIA API Catalog, tornando-os acessíveis aos desenvolvedores para a construção de aplicações de IA inovadoras.
Principais Recursos do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6B de parâmetros) e Phi-4-mini (3,8B de parâmetros) são os mais recentes modelos de linguagem pequenos da Microsoft, projetados para uma implantação eficiente de IA. O Phi-4-multimodal integra exclusivamente processamento de fala, visão e texto em uma única arquitetura, enquanto o Phi-4-mini se destaca em tarefas baseadas em texto, como raciocínio, matemática e codificação. Ambos os modelos são otimizados para ambientes com restrições de computação e podem ser implantados em nuvem, borda e dispositivos móveis, oferecendo alto desempenho com requisitos computacionais mais baixos.
Processamento Multimodal Unificado: O Phi-4-multimodal integra processamento de fala, visão e texto em um único modelo usando a tecnologia mixture-of-LoRAs, permitindo o processamento simultâneo de vários tipos de entrada sem degradação do desempenho
Compacto, Porém Poderoso: Apesar de seu tamanho menor, ambos os modelos mantêm altos níveis de desempenho, com o Phi-4-mini superando modelos maiores em tarefas baseadas em texto e o Phi-4-multimodal correspondendo às capacidades de concorrentes com uso mais intenso de recursos
Implantação Multiplataforma: Ambos os modelos podem ser otimizados para várias plataformas usando o ONNX Runtime, permitindo a implantação em dispositivos de borda, telefones celulares e ambientes de nuvem com utilização eficiente de recursos
Processamento de Contexto Estendido: Suporta o processamento de até 128.000 tokens, permitindo a análise de grandes documentos e contextos complexos, mantendo a eficiência
Casos de Uso do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Inteligência Automotiva: Integração em sistemas de veículos para processamento de comandos de voz, monitoramento do motorista, reconhecimento de gestos e assistência de navegação em tempo real, funcionando tanto online quanto offline
Aplicações de Saúde: Suporte ao diagnóstico médico por meio de análise visual, resumo do histórico do paciente e suporte rápido ao diagnóstico, mantendo a privacidade dos dados em ambientes com restrições de computação
Integração de Dispositivos Inteligentes: Incorporação em smartphones e dispositivos pessoais para tradução de idiomas em tempo real, análise de imagens e assistência pessoal inteligente com baixa latência
Serviços Financeiros: Automatização de cálculos financeiros complexos, geração de relatórios multilíngues e tradução de documentos financeiros, mantendo alta precisão em tarefas computacionais
Vantagens
Utilização eficiente de recursos com tamanho de modelo pequeno, mantendo alto desempenho
Opções de implantação versáteis em diferentes ambientes de computação
Fortes capacidades de raciocínio e processamento multimodal em um formato compacto
Desvantagens
Lacuna de desempenho em tarefas de QA de fala em comparação com modelos maiores como o Gemini-2.0-Flash
Pode ser um desafio para empresas menores implementar e integrar
Capacidade limitada de retenção de conhecimento em comparação com modelos de linguagem maiores
Como Usar o Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Instalar Dependências Necessárias: Instale os pacotes necessários: pip install transformers==4.48.2 flash_attn==2.7.4.post1 torch==2.6.0 accelerate==1.3.0 soundfile==0.13.1 pillow==11.1.0 scipy==1.15.2 torchvision==0.21.0 backoff==2.2.1 peft==0.13.2
Importar Bibliotecas Necessárias: Importe as bibliotecas Python necessárias: import requests, torch, os, io, PIL, soundfile, transformers
Carregar o Modelo: Carregue o modelo e o processador usando: model_path = 'microsoft/Phi-4-multimodal-instruct'; processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path); model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
Preparar Entrada: Formate sua entrada com base no tipo - texto, imagem ou áudio. Para texto, use o formato de chat com mensagens do sistema e do usuário. Para imagens/áudio, certifique-se de que estejam em formatos suportados
Gerar Saída: Use o pipeline para gerar saídas: pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_path); outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
Acessar Através de Plataformas: Alternativamente, acesse os modelos através das plataformas Azure AI Foundry, Hugging Face ou NVIDIA API Catalog, que fornecem interfaces de usuário para interação com o modelo
Opcional: Ajuste Fino: Para personalização, use o Azure Machine Learning ou os recursos de ajuste fino sem código do Azure AI Foundry para adaptar o modelo para casos de uso específicos
Implantar: Implante o modelo usando os serviços Azure AI para uso em produção, ou use o ONNX Runtime para implantação de borda/dispositivo com o Microsoft Olive para otimização
Perguntas Frequentes do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Eles são os modelos mais recentes da família Phi de modelos de linguagem pequenos (SLMs) da Microsoft. O Phi-4-multimodal é um modelo multimodal de 5,6B parâmetros que pode processar fala, visão e texto simultaneamente, enquanto o Phi-4-mini é um modelo de 3,8B parâmetros que se destaca em tarefas baseadas em texto.
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Análises do Site Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Tráfego e Classificações do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
7.1M
Visitas Mensais
-
Classificação Global
-
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Jun 2024-Apr 2025
Insights dos Usuários do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
00:01:53
Duração Média da Visita
1.93
Páginas por Visita
61.28%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
US: 20.81%
IN: 9.88%
JP: 5.66%
GB: 4.2%
BR: 4.2%
Others: 55.24%
Ferramentas de IA Mais Recentes Semelhantes a Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Gait
O Gait é uma ferramenta de colaboração que integra a geração de código assistida por IA com controle de versão, permitindo que as equipes rastreiem, entendam e compartilhem o contexto do código gerado por IA de forma eficiente.
invoices.dev
invoices.dev é uma plataforma de faturamento automatizada que gera faturas diretamente dos commits do Git dos desenvolvedores, com capacidades de integração para GitHub, Slack, Linear e serviços do Google.
EasyRFP
EasyRFP é um kit de ferramentas de computação de borda alimentado por IA que agiliza as respostas a RFP (Pedido de Proposta) e possibilita fenotipagem de campo em tempo real por meio de tecnologia de aprendizado profundo.
Cart.ai
O Cart.ai é uma plataforma de serviços impulsionada por IA que fornece soluções abrangentes de automação de negócios, incluindo codificação, gerenciamento de relações com clientes, edição de vídeo, configuração de e-commerce e desenvolvimento de IA personalizado com suporte 24/7.
Ferramentas de IA Populares Como Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
GitHub Copilot Chat
O GitHub Copilot Chat é um assistente de codificação alimentado por IA que fornece interações em linguagem natural, sugestões de código em tempo real e suporte contextual diretamente dentro de IDEs suportadas e GitHub.com.
CopilotForXcode
O CopilotForXcode é uma Extensão do Editor de Código do Xcode que integra GitHub Copilot, Codeium e ChatGPT para fornecer sugestões de código impulsionadas por IA, assistência por chat e funcionalidade de prompt-para-código dentro do Xcode.
BrowserAI
BrowserAI é uma biblioteca de código aberto que permite executar Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) locais diretamente em navegadores da web com aceleração WebGPU, oferecendo recursos de IA focados na privacidade sem exigir infraestrutura de servidor.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI é um agente de codificação leve e de código aberto que é executado no seu terminal, permitindo que os desenvolvedores traduzam linguagem natural em execução de código, ao mesmo tempo em que fornece raciocínio em nível de ChatGPT com a capacidade de executar código, manipular arquivos e iterar sob controle de versão.