Phi-4推理模型有哪些不同的变体？

主要有三种变体：1) Phi-4-reasoning（140亿参数），2) Phi-4-reasoning-plus（通过强化学习增强的版本），以及3) Phi-4-mini-reasoning（38亿参数，专为紧凑部署和边缘计算而设计）。

我在哪里可以访问和使用Phi-4推理模型？

这些模型在Azure AI Foundry和HuggingFace平台上均可用。可以通过这些平台访问这些模型并将其集成到应用程序中。

微软如何确保Phi-4推理模型的安全性？

微软使用监督式微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和来自人类反馈的强化学习（RLHF）相结合的方式，实施强大的安全后期训练。这些模型的开发遵循微软的AI原则，即问责、透明、公平、可靠、安全、隐私、安全和包容。

Phi-4推理模型的主要应用有哪些？

这些模型擅长数学推理、科学问题解决、编码任务、算法问题解决和规划。它们在教育应用、嵌入式辅导以及边缘或移动系统上的轻量级部署中特别有用。

Phi-4 Reasoning

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Phi-4-reasoning 是微软推出的一个拥有 140 亿个参数的开放权重推理模型，它擅长复杂的数学和科学推理任务，同时与更大的语言模型相比，保持了相对较小的尺寸。

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产品信息

更新于：2025年05月16日

Phi-4 Reasoning 月度流量趋势

Phi-4 Reasoning 的流量下降了 7.4%，这可能是由于缺乏重要的产品更新，以及 Microsoft Copilot in Azure 的推出，后者提供了先进的 AI 成本分析功能，可能吸引了一些用户转移。

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什么是 Phi-4 Reasoning

Phi-4-reasoning 是微软在小型语言模型 (SLM) 方面的最新进展，旨在执行通常与更大的人工智能模型相关的复杂推理任务。作为 Phi 模型系列的一部分发布，它代表了在模型大小与性能之间取得平衡的重大突破。该模型通过对 OpenAI o3-mini 中精心策划的推理演示进行 Phi-4 的监督微调来训练，使其能够生成详细的推理链，同时有效地利用计算资源。它通过 Azure AI Foundry 和 Hugging Face 公开发布，使其可用于各种应用和开发需求。

Phi-4 Reasoning 的主要功能

Phi-4 Reasoning 是微软开发的拥有 140 亿参数的开放权重推理模型，尽管其规模相对较小，但在复杂的数学和科学推理任务中表现出色。该模型利用推理时缩放、监督微调和高质量的合成数据集来实现与更大的模型（包括那些拥有数千亿参数的模型）相媲美甚至超越的性能。它专为资源受限环境中的高效部署而设计，同时保持强大的推理能力。

高级推理能力: 擅长复杂的数学和科学推理任务，包括博士级别的题目和数学竞赛问题，使用多步骤分解和内部反思

高效架构: 140 亿参数模型，在性能优越的同时，比同类模型小得多，使其适合在资源有限的环境中部署

高质量训练: 使用精心策划的推理演示、高质量的合成数据集和先进的训练后创新（包括监督微调）进行训练

灵活的部署选项: 可在 Azure AI Foundry 和 HuggingFace 上使用，支持各种部署场景，包括边缘设备和本地计算