Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6 milliards de paramètres) et Phi-4-mini (3,8 milliards de paramètres) de Microsoft sont de nouveaux petits modèles de langage qui offrent un traitement multimodal puissant et des capacités textuelles efficaces tout en nécessitant un minimum de ressources informatiques.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 15, 2025
Tendances du trafic mensuel de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal et Phi-4-mini ont connu une baisse de 3,5% du trafic avec -245 633 visites en juillet. Cette légère diminution pourrait être attribuée au paysage concurrentiel, particulièrement avec Microsoft Azure qui a fait 25 annonces majeures lors de Build 2025, notamment Azure AI Foundry et une application GitHub améliorée pour Teams, ce qui a pu détourner l'attention de ces produits.
Qu'est-ce que Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal et Phi-4-mini sont les derniers ajouts à la famille Phi de petits modèles de langage (SLM) de Microsoft, conçus pour donner aux développeurs des capacités d'IA avancées tout en maintenant l'efficacité. Phi-4-multimodal est le premier modèle de langage multimodal de Microsoft qui intègre de manière transparente le traitement de la parole, de la vision et du texte dans une seule architecture unifiée, tandis que Phi-4-mini excelle dans les tâches textuelles telles que le raisonnement, les mathématiques, le codage et le suivi des instructions. Les deux modèles sont désormais disponibles via Azure AI Foundry, Hugging Face et le catalogue d'API NVIDIA, ce qui les rend accessibles aux développeurs pour la création d'applications d'IA innovantes.
Caractéristiques principales de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6 milliards de paramètres) et Phi-4-mini (3,8 milliards de paramètres) sont les derniers petits modèles de langage de Microsoft conçus pour un déploiement efficace de l'IA. Phi-4-multimodal intègre de manière unique le traitement de la parole, de la vision et du texte dans une seule architecture, tandis que Phi-4-mini excelle dans les tâches textuelles telles que le raisonnement, les mathématiques et le codage. Les deux modèles sont optimisés pour les environnements à ressources informatiques limitées et peuvent être déployés sur le cloud, en périphérie et sur des appareils mobiles, offrant des performances élevées avec des exigences de calcul moindres.
Traitement multimodal unifié: Phi-4-multimodal intègre le traitement de la parole, de la vision et du texte dans un seul modèle utilisant la technologie mixture-of-LoRAs, permettant le traitement simultané de plusieurs types d'entrée sans dégradation des performances
Compact mais puissant: Malgré leur petite taille, les deux modèles maintiennent des niveaux de performance élevés, Phi-4-mini surpassant les modèles plus grands dans les tâches textuelles et Phi-4-multimodal égalant les capacités de concurrents plus gourmands en ressources
Déploiement multiplateforme: Les deux modèles peuvent être optimisés pour diverses plateformes à l'aide de ONNX Runtime, ce qui permet un déploiement sur des appareils périphériques, des téléphones mobiles et des environnements cloud avec une utilisation efficace des ressources
Traitement de contexte étendu: Prend en charge le traitement de jusqu'à 128 000 jetons, permettant l'analyse de documents volumineux et de contextes complexes tout en maintenant l'efficacité
Cas d'utilisation de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Intelligence automobile: Intégration dans les systèmes de véhicules pour le traitement des commandes vocales, la surveillance du conducteur, la reconnaissance des gestes et l'assistance à la navigation en temps réel, fonctionnant à la fois en ligne et hors ligne
Applications de soins de santé: Prise en charge du diagnostic médical par l'analyse visuelle, la synthèse de l'historique du patient et l'assistance au diagnostic rapide tout en maintenant la confidentialité des données dans des environnements à ressources informatiques limitées
Intégration d'appareils intelligents: Intégration dans les smartphones et les appareils personnels pour la traduction linguistique en temps réel, l'analyse d'images et l'assistance personnelle intelligente avec une faible latence
Services financiers: Automatisation de calculs financiers complexes, génération de rapports multilingues et traduction de documents financiers tout en maintenant une grande précision dans les tâches de calcul
Avantages
Utilisation efficace des ressources avec une petite taille de modèle tout en maintenant des performances élevées
Options de déploiement polyvalentes dans différents environnements informatiques
Fortes capacités de raisonnement et de traitement multimodal dans une forme compacte
Inconvénients
Écart de performance dans les tâches de QA vocale par rapport aux modèles plus grands comme Gemini-2.0-Flash
Peut être difficile à mettre en œuvre et à intégrer pour les petites entreprises
Capacité de rétention des connaissances limitée par rapport aux modèles de langage plus grands
Comment utiliser Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Installer les dépendances requises: Installez les packages nécessaires : 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
Importer les bibliothèques requises: Importez les bibliothèques Python nécessaires : import requests, torch, os, io, PIL, soundfile, transformers
Charger le modèle: Chargez le modèle et le processeur en utilisant : model_path = 'microsoft/Phi-4-multimodal-instruct'; processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path); model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
Préparer l'entrée: Formatez votre entrée en fonction du type : texte, image ou audio. Pour le texte, utilisez le format de conversation avec les messages système et utilisateur. Pour les images/l'audio, assurez-vous qu'ils sont dans des formats pris en charge
Générer la sortie: Utilisez le pipeline pour générer des sorties : pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_path); outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
Accéder via les plateformes: Vous pouvez également accéder aux modèles via les plateformes Azure AI Foundry, Hugging Face ou NVIDIA API Catalog qui fournissent des interfaces utilisateur pour l'interaction avec les modèles
Facultatif : réglage fin: Pour la personnalisation, utilisez Azure Machine Learning ou les capacités de réglage fin sans code d'Azure AI Foundry pour adapter le modèle à des cas d'utilisation spécifiques
Déployer: Déployez le modèle à l'aide des services Azure AI pour une utilisation en production, ou utilisez ONNX Runtime pour un déploiement périphérique/sur appareil avec Microsoft Olive pour l'optimisation
FAQ de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Ce sont les modèles les plus récents de la famille Phi de Microsoft, qui regroupe des petits modèles de langage (SLM). Phi-4-multimodal est un modèle multimodal de 5,6 milliards de paramètres qui peut traiter simultanément la parole, la vision et le texte, tandis que Phi-4-mini est un modèle de 3,8 milliards de paramètres qui excelle dans les tâches textuelles.
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Analyses du site web de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Trafic et classements de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
6.8M
Visites mensuelles
-
Classement mondial
-
Classement par catégorie
Tendances du trafic : May 2024-Apr 2025
Aperçu des utilisateurs de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
00:01:57
Durée moyenne de visite
1.94
Pages par visite
61.09%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
US: 19.1%
IN: 9.73%
JP: 5.14%
BR: 4.24%
GB: 4.1%
Others: 57.68%
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