Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5.6B de parámetros) y Phi-4-mini (3.8B de parámetros) de Microsoft son nuevos modelos de lenguaje pequeños que ofrecen un potente procesamiento multimodal y capacidades eficientes basadas en texto al tiempo que requieren recursos computacionales mínimos.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/05/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal y Phi-4-mini experimentaron una disminución del 7.4% en el tráfico, con 563K menos visitas. Esto podría atribuirse a la falta de actualizaciones recientes del producto y a la introducción de Microsoft Copilot en Azure, que ofrece capacidades avanzadas de IA y podría haber alejado a los usuarios.
¿Qué es Phi-4-multimodal and Phi-4-mini?
Phi-4-multimodal y Phi-4-mini son las adiciones más recientes a la familia Phi de modelos de lenguaje pequeños (SLM) de Microsoft, diseñados para capacitar a los desarrolladores con capacidades avanzadas de IA manteniendo la eficiencia. Phi-4-multimodal es el primer modelo de lenguaje multimodal de Microsoft que integra a la perfección el procesamiento de voz, visión y texto en una única arquitectura unificada, mientras que Phi-4-mini destaca en tareas basadas en texto como el razonamiento, las matemáticas, la codificación y el seguimiento de instrucciones. Ambos modelos ahora están disponibles a través de Azure AI Foundry, Hugging Face y el catálogo de API de NVIDIA, lo que los hace accesibles a los desarrolladores para crear aplicaciones de IA innovadoras.
Características Principales de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5.6B parámetros) y Phi-4-mini (3.8B parámetros) son los últimos modelos de lenguaje pequeños de Microsoft diseñados para una implementación eficiente de la IA. Phi-4-multimodal integra de forma única el procesamiento de voz, visión y texto en una sola arquitectura, mientras que Phi-4-mini destaca en tareas basadas en texto como el razonamiento, las matemáticas y la codificación. Ambos modelos están optimizados para entornos con restricciones de cálculo y se pueden implementar en la nube, en el borde y en dispositivos móviles, ofreciendo un alto rendimiento con menores requisitos computacionales.
Procesamiento Multimodal Unificado: Phi-4-multimodal integra el procesamiento de voz, visión y texto en un solo modelo utilizando la tecnología mixture-of-LoRAs, lo que permite el procesamiento simultáneo de múltiples tipos de entrada sin degradación del rendimiento
Compacto Pero Potente: A pesar de su menor tamaño, ambos modelos mantienen altos niveles de rendimiento, con Phi-4-mini superando a los modelos más grandes en tareas basadas en texto y Phi-4-multimodal igualando las capacidades de los competidores que requieren más recursos
Implementación Multiplataforma: Ambos modelos pueden optimizarse para varias plataformas utilizando ONNX Runtime, lo que permite la implementación en dispositivos de borde, teléfonos móviles y entornos de nube con una utilización eficiente de los recursos
Procesamiento de Contexto Extendido: Admite el procesamiento de hasta 128,000 tokens, lo que permite el análisis de documentos grandes y contextos complejos manteniendo la eficiencia
Casos de Uso de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Inteligencia Automotriz: Integración en sistemas de vehículos para el procesamiento de comandos de voz, la supervisión del conductor, el reconocimiento de gestos y la asistencia de navegación en tiempo real, funcionando tanto en línea como fuera de línea
Aplicaciones Sanitarias: Apoyo al diagnóstico médico a través del análisis visual, la síntesis del historial del paciente y el apoyo al diagnóstico rápido, manteniendo al mismo tiempo la privacidad de los datos en entornos con restricciones de cálculo
Integración de Dispositivos Inteligentes: Incrustación en teléfonos inteligentes y dispositivos personales para la traducción de idiomas en tiempo real, el análisis de imágenes y la asistencia personal inteligente con baja latencia
Servicios Financieros: Automatización de cálculos financieros complejos, generación de informes multilingües y traducción de documentos financieros, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión en las tareas computacionales
Ventajas
Utilización eficiente de los recursos con un tamaño de modelo pequeño manteniendo un alto rendimiento
Opciones de implementación versátiles en diferentes entornos informáticos
Sólidas capacidades de razonamiento y procesamiento multimodal en una forma compacta
Desventajas
Brecha de rendimiento en las tareas de QA de voz en comparación con modelos más grandes como Gemini-2.0-Flash
Puede ser difícil para las empresas más pequeñas implementar e integrar
Capacidad limitada de retención de conocimientos en comparación con los modelos de lenguaje más grandes
Cómo Usar Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Instalar las dependencias necesarias: Instale los paquetes necesarios: 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 las bibliotecas necesarias: Importe las bibliotecas de Python necesarias: import requests, torch, os, io, PIL, soundfile, transformers
Cargar el modelo: Cargue el modelo y el procesador usando: model_path = 'microsoft/Phi-4-multimodal-instruct'; processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path); model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
Preparar la entrada: Formatee su entrada según el tipo: texto, imagen o audio. Para el texto, use el formato de chat con mensajes del sistema y del usuario. Para imágenes/audio, asegúrese de que estén en formatos compatibles
Generar salida: Use la canalización para generar salidas: pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_path); outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
Acceder a través de plataformas: Alternativamente, acceda a los modelos a través de las plataformas Azure AI Foundry, Hugging Face o NVIDIA API Catalog, que proporcionan interfaces de usuario para la interacción del modelo
Opcional: ajuste fino: Para la personalización, use Azure Machine Learning o las capacidades de ajuste fino sin código de Azure AI Foundry para adaptar el modelo a casos de uso específicos
Implementar: Implemente el modelo usando los servicios de Azure AI para uso en producción, o use ONNX Runtime para la implementación en el borde/dispositivo con Microsoft Olive para la optimización
Preguntas Frecuentes de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Son los modelos más nuevos de la familia Phi de Microsoft de modelos de lenguaje pequeños (SLM). Phi-4-multimodal es un modelo multimodal de 5.6B parámetros que puede procesar voz, visión y texto simultáneamente, mientras que Phi-4-mini es un modelo de 3.8B parámetros que sobresale en tareas basadas en texto.
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Análisis del Sitio Web de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Tráfico y Clasificaciones de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
7.1M
Visitas Mensuales
-
Clasificación Global
-
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Jun 2024-Apr 2025
Información de Usuarios de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
00:01:53
Duración Promedio de Visita
1.93
Páginas por Visita
61.28%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de 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%
Últimas herramientas de IA similares a Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Gait
Gait es una herramienta de colaboración que integra la generación de código asistido por IA con el control de versiones, permitiendo a los equipos rastrear, entender y compartir el contexto del código generado por IA de manera eficiente.
invoices.dev
invoices.dev es una plataforma de facturación automatizada que genera facturas directamente de los commits de Git de los desarrolladores, con capacidades de integración para GitHub, Slack, Linear y servicios de Google.
EasyRFP
EasyRFP es un kit de herramientas de computación en el borde impulsado por IA que agiliza las respuestas a RFP (Solicitud de Propuesta) y permite el fenotipado de campo en tiempo real a través de tecnología de aprendizaje profundo.
Cart.ai
Cart.ai es una plataforma de servicios impulsada por IA que proporciona soluciones integrales de automatización empresarial, incluyendo codificación, gestión de relaciones con clientes, edición de video, configuración de comercio electrónico y desarrollo de IA personalizada con soporte 24/7.
Herramientas de IA populares como Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat es un asistente de codificación impulsado por IA que proporciona interacciones en lenguaje natural, sugerencias de código en tiempo real y soporte contextual directamente dentro de los IDEs compatibles y GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode es una Extensión del Editor de Código de Xcode que integra GitHub Copilot, Codeium y ChatGPT para proporcionar sugerencias de código impulsadas por IA, asistencia de chat y funcionalidad de prompt-a-código dentro de Xcode.
BrowserAI
BrowserAI es una biblioteca de código abierto que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales directamente en navegadores web con aceleración WebGPU, ofreciendo capacidades de IA centradas en la privacidad sin necesidad de infraestructura de servidor.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI es un agente de codificación ligero de código abierto que se ejecuta en su terminal, lo que permite a los desarrolladores traducir el lenguaje natural en la ejecución de código al tiempo que proporciona un razonamiento a nivel de ChatGPT con la capacidad de ejecutar código, manipular archivos e iterar bajo control de versiones.