Phi-4 Reasoning

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Phi-4-reasoning \u00e9 um modelo de racioc\u00ednio de peso aberto de 14 bilh\u00f5es de par\u00e2metros da Microsoft que se destaca em tarefas complexas de racioc\u00ednio matem\u00e1tico e cient\u00edfico, mantendo um tamanho relativamente pequeno em compara\u00e7\u00e3o com modelos de linguagem maiores.
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https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai?ref=aipure&utm_source=aipure
Phi-4 Reasoning

Informações do Produto

Atualizado:May 16, 2025

Tendências de Tráfego Mensal do Phi-4 Reasoning

O Phi-4 Reasoning experimentou uma queda de 7,4% no tráfego, provavelmente devido à falta de atualizações significativas do produto e à introdução do Microsoft Copilot no Azure, que oferece recursos avançados de IA para análise de custos e pode ter atraído usuários.

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O que é Phi-4 Reasoning

Phi-4-reasoning \u00e9 o mais recente avan\u00e7o da Microsoft em modelos de linguagem pequenos (SLMs), projetado para executar tarefas de racioc\u00ednio sofisticadas normalmente associadas a modelos de IA muito maiores. Lan\u00e7ado como parte da fam\u00edlia de modelos Phi, representa um avan\u00e7o significativo no equil\u00edbrio entre o tamanho do modelo e o desempenho. O modelo \u00e9 treinado por meio de ajuste fino supervisionado do Phi-4 em demonstra\u00e7\u00f5es de racioc\u00ednio cuidadosamente selecionadas do OpenAI o3-mini, permitindo que ele gere cadeias de racioc\u00ednio detalhadas enquanto utiliza eficientemente os recursos computacionais. Ele est\u00e1 dispon\u00edvel publicamente por meio do Azure AI Foundry e do Hugging Face, tornando-o acess\u00edvel para v\u00e1rias aplica\u00e7\u00f5es e necessidades de desenvolvimento.

Principais Recursos do Phi-4 Reasoning

O Phi-4 Reasoning é um modelo de raciocínio de código aberto com 14 bilhões de parâmetros, desenvolvido pela Microsoft, que se destaca em tarefas complexas de raciocínio matemático e científico, apesar de seu tamanho relativamente pequeno. O modelo aproveita o escalonamento em tempo de inferência, o ajuste fino supervisionado e conjuntos de dados sintéticos de alta qualidade para alcançar um desempenho que rivaliza ou excede modelos muito maiores, incluindo aqueles com centenas de bilhões de parâmetros. Ele foi projetado para uma implantação eficiente em ambientes com recursos limitados, mantendo fortes capacidades de raciocínio.
Capacidades Avançadas de Raciocínio: Se destaca em tarefas complexas de raciocínio matemático e científico, incluindo questões de nível de doutorado e problemas de competição de matemática, usando decomposição multi-etapas e reflexão interna
Arquitetura Eficiente: Modelo de 14B parâmetros que alcança desempenho superior, sendo significativamente menor do que os modelos concorrentes, tornando-o adequado para implantação em ambientes com recursos limitados
Treinamento de Alta Qualidade: Treinado usando demonstrações de raciocínio cuidadosamente selecionadas, conjuntos de dados sintéticos de alta qualidade e inovações avançadas de pós-treinamento, incluindo ajuste fino supervisionado
Opções de Implantação Flexíveis: Disponível tanto no Azure AI Foundry quanto no HuggingFace, com suporte para vários cenários de implantação, incluindo dispositivos de borda e computação local

Casos de Uso do Phi-4 Reasoning

Aplicações Educacionais: Fornece resolução de problemas passo a passo e raciocínio matemático para sistemas de tutoria e suporte educacional
Pesquisa Científica: Auxilia pesquisadores com cálculos matemáticos complexos e tarefas de raciocínio científico em ambientes de pesquisa
Aplicações de Edge Computing: Alimenta aplicações de IA em dispositivos com recursos limitados, como dispositivos IoT e telefones celulares, onde o processamento eficiente é crucial
Integração com o Windows Copilot+: Habilita capacidades avançadas de raciocínio em PCs Windows com otimização NPU para processamento local eficiente

Vantagens

Desempenho excepcional, apesar do tamanho pequeno em comparação com modelos maiores
Utilização eficiente de recursos, tornando-o adequado para dispositivos de borda
Fortes capacidades de raciocínio matemático e científico

Desvantagens

Não foi projetado para recuperação de conhecimento aprofundado como modelos de linguagem maiores
Limitado por um conjunto de dados de treinamento menor em comparação com modelos maiores
Pode exigir mitigações adicionais para contextos sensíveis

Como Usar o Phi-4 Reasoning

Acesse o Azure AI Foundry: Visite a plataforma Azure AI Foundry (https://ai.azure.com/) e fa\u00e7a login com sua conta do Azure
Encontre o modelo de racioc\u00ednio Phi-4: Navegue at\u00e9 o cat\u00e1logo de modelos e procure por \'Phi-4-reasoning\' na cole\u00e7\u00e3o de modelos do Azure AI Foundry
Escolha a variante do modelo: Selecione entre Phi-4-reasoning (14B de par\u00e2metros) ou Phi-4-reasoning-plus para maior precis\u00e3o com 1,5x mais tokens
Implante o modelo: Siga o processo de implanta\u00e7\u00e3o do Azure AI Foundry para configurar o modelo em seu espa\u00e7o de trabalho. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode acess\u00e1-lo alternativamente atrav\u00e9s do HuggingFace
Configure os par\u00e2metros: Configure os par\u00e2metros do modelo de acordo com seu caso de uso espec\u00edfico - particularmente para racioc\u00ednio matem\u00e1tico, quest\u00f5es cient\u00edficas ou tarefas complexas de resolu\u00e7\u00e3o de problemas
Integre medidas de seguran\u00e7a: Implemente servi\u00e7os de seguran\u00e7a recomendados, como o Azure AI Content Safety, para prote\u00e7\u00e3o adicional e pr\u00e1ticas de IA respons\u00e1vel
Teste o modelo: Comece com problemas de amostra para testar as capacidades de racioc\u00ednio do modelo, particularmente em \u00e1reas como problemas de matem\u00e1tica, racioc\u00ednio cient\u00edfico ou resolu\u00e7\u00e3o de problemas passo a passo
Monitore o desempenho: Use as ferramentas de monitoramento do Azure AI Foundry para rastrear o desempenho, a precis\u00e3o e o uso de recursos do modelo
Otimize e dimensione: Com base nas m\u00e9tricas de desempenho, ajuste os par\u00e2metros e dimensione a implanta\u00e7\u00e3o conforme necess\u00e1rio para os requisitos espec\u00edficos da sua aplica\u00e7\u00e3o

Perguntas Frequentes do Phi-4 Reasoning

O Phi-4-reasoning é um modelo de raciocínio de código aberto com 14 bilhões de parâmetros que pode competir com modelos muito maiores em tarefas complexas de raciocínio. Apesar de seu tamanho pequeno, ele supera modelos maiores como o OpenAI o1-mini e o DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B na maioria dos benchmarks, incluindo raciocínio matemático e questões científicas de nível de doutorado.

Análises do Site Phi-4 Reasoning

Tráfego e Classificações do Phi-4 Reasoning
7.1M
Visitas Mensais
-
Classificação Global
-
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Jun 2024-Apr 2025
Insights dos Usuários do Phi-4 Reasoning
00:01:53
Duração Média da Visita
1.93
Páginas por Visita
61.28%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do Phi-4 Reasoning

  1. US: 20.81%

  2. IN: 9.88%

  3. JP: 5.66%

  4. GB: 4.2%

  5. BR: 4.2%

  6. Others: 55.24%

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