
Phi-4 Reasoning
Phi-4-reasoning est un mod\u00e8le de raisonnement \u00e0 poids ouvert de 14 milliards de param\u00e8tres de Microsoft qui excelle dans les t\u00e2ches complexes de raisonnement math\u00e9matique et scientifique tout en conservant une taille relativement petite par rapport aux mod\u00e8les de langage plus grands.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai?ref=aipure&utm_source=aipure

Informations sur le produit
Mis à jour:May 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de Phi-4 Reasoning
Phi-4 Reasoning a connu une baisse de trafic de 7,4%, probablement en raison de l'absence de mises à jour significatives du produit et de l'introduction de Microsoft Copilot dans Azure, qui offre des capacités d'IA avancées pour l'analyse des coûts et qui aurait pu attirer les utilisateurs ailleurs.
Qu'est-ce que Phi-4 Reasoning
Phi-4-reasoning est la derni\u00e8re avanc\u00e9e de Microsoft en mati\u00e8re de petits mod\u00e8les de langage (SLM), con\u00e7u pour effectuer des t\u00e2ches de raisonnement sophistiqu\u00e9es g\u00e9n\u00e9ralement associ\u00e9es \u00e0 des mod\u00e8les d\'IA beaucoup plus grands. Lanc\u00e9 dans le cadre de la famille de mod\u00e8les Phi, il repr\u00e9sente une avanc\u00e9e significative dans l\'\u00e9quilibrage de la taille du mod\u00e8le avec les performances. Le mod\u00e8le est entra\u00een\u00e9 via un affinage supervis\u00e9 de Phi-4 sur des d\u00e9monstrations de raisonnement soigneusement s\u00e9lectionn\u00e9es d\'OpenAI o3-mini, ce qui lui permet de g\u00e9n\u00e9rer des cha\u00eenes de raisonnement d\u00e9taill\u00e9es tout en utilisant efficacement les ressources de calcul. Il est accessible au public via Azure AI Foundry et Hugging Face, ce qui le rend accessible pour diverses applications et besoins de d\u00e9veloppement.
Caractéristiques principales de Phi-4 Reasoning
Phi-4 Reasoning est un modèle de raisonnement open-weight de 14 milliards de paramètres développé par Microsoft, qui excelle dans les tâches de raisonnement mathématique et scientifique complexes malgré sa taille relativement petite. Le modèle exploite la mise à l'échelle au moment de l'inférence, le fine-tuning supervisé et des ensembles de données synthétiques de haute qualité pour atteindre des performances qui rivalisent ou dépassent celles de modèles beaucoup plus grands, y compris ceux avec des centaines de milliards de paramètres. Il est conçu pour un déploiement efficace dans des environnements aux ressources limitées tout en conservant de fortes capacités de raisonnement.
Capacités de raisonnement avancées: Excelle dans les tâches de raisonnement mathématique et scientifique complexes, y compris les questions de niveau doctorat et les problèmes de compétition mathématique, en utilisant la décomposition en plusieurs étapes et la réflexion interne
Architecture efficace: Modèle de 14 milliards de paramètres qui atteint des performances supérieures tout en étant significativement plus petit que les modèles concurrents, ce qui le rend adapté au déploiement dans des environnements aux ressources limitées
Formation de haute qualité: Formé à l'aide de démonstrations de raisonnement soigneusement sélectionnées, d'ensembles de données synthétiques de haute qualité et d'innovations post-formation avancées, y compris le fine-tuning supervisé
Options de déploiement flexibles: Disponible sur Azure AI Foundry et HuggingFace, avec prise en charge de divers scénarios de déploiement, y compris les appareils edge et l'informatique locale
Cas d'utilisation de Phi-4 Reasoning
Applications éducatives: Fournit une résolution de problèmes étape par étape et un raisonnement mathématique pour les systèmes de tutorat et de soutien éducatif
Recherche scientifique: Aide les chercheurs dans les calculs mathématiques complexes et les tâches de raisonnement scientifique dans les environnements de recherche
Applications d'Edge Computing: Alimente les applications d'IA sur des appareils aux ressources limitées tels que les appareils IoT et les téléphones mobiles où un traitement efficace est crucial
Intégration avec Windows Copilot+: Permet des capacités de raisonnement avancées dans les PC Windows avec une optimisation NPU pour un traitement local efficace
Avantages
Performances exceptionnelles malgré sa petite taille par rapport aux modèles plus grands
Utilisation efficace des ressources, ce qui le rend adapté aux appareils edge
Fortes capacités de raisonnement mathématique et scientifique
Inconvénients
Non conçu pour la récupération de connaissances approfondies comme les modèles de langage plus grands
Limité par un ensemble de données d'entraînement plus petit par rapport aux modèles plus grands
Peut nécessiter des mesures d'atténuation supplémentaires pour les contextes sensibles
Comment utiliser Phi-4 Reasoning
Acc\u00e9der \u00e0 Azure AI Foundry: Visitez la plateforme Azure AI Foundry (https://ai.azure.com/) et connectez-vous avec votre compte Azure
Trouver le mod\u00e8le de raisonnement Phi-4: Acc\u00e9dez au catalogue de mod\u00e8les et recherchez \'Phi-4-reasoning\' dans la collection de mod\u00e8les Azure AI Foundry
Choisir la variante du mod\u00e8le: S\u00e9lectionnez entre Phi-4-reasoning (14 milliards de param\u00e8tres) ou Phi-4-reasoning-plus pour une plus grande pr\u00e9cision avec 1,5 fois plus de jetons
D\u00e9ployer le mod\u00e8le: Suivez le processus de d\u00e9ploiement d\'Azure AI Foundry pour configurer le mod\u00e8le dans votre espace de travail. Vous pouvez \u00e9galement y acc\u00e9der via HuggingFace
Configurer les param\u00e8tres: D\u00e9finissez les param\u00e8tres du mod\u00e8le en fonction de votre cas d\'utilisation sp\u00e9cifique, en particulier pour le raisonnement math\u00e9matique, les questions scientifiques ou les t\u00e2ches complexes de r\u00e9solution de probl\u00e8mes
Int\u00e9grer des mesures de s\u00e9curit\u00e9: Mettez en \u0153uvre les services de s\u00e9curit\u00e9 recommand\u00e9s tels qu\'Azure AI Content Safety pour des garde-fous suppl\u00e9mentaires et des pratiques d\'IA responsables
Tester le mod\u00e8le: Commencez par des exemples de probl\u00e8mes pour tester les capacit\u00e9s de raisonnement du mod\u00e8le, en particulier dans des domaines tels que les probl\u00e8mes de math\u00e9matiques, le raisonnement scientifique ou la r\u00e9solution de probl\u00e8mes \u00e9tape par \u00e9tape
Surveiller les performances: Utilisez les outils de surveillance d\'Azure AI Foundry pour suivre les performances, la pr\u00e9cision et l\'utilisation des ressources du mod\u00e8le
Optimiser et mettre \u00e0 l\'\u00e9chelle: En fonction des mesures de performance, ajustez les param\u00e8tres et mettez \u00e0 l\'\u00e9chelle le d\u00e9ploiement en fonction des besoins sp\u00e9cifiques de votre application
FAQ de Phi-4 Reasoning
Phi-4-reasoning est un modèle de raisonnement open-weight de 14 milliards de paramètres qui peut rivaliser avec des modèles beaucoup plus grands sur des tâches de raisonnement complexes. Malgré sa petite taille, il surpasse les modèles plus grands comme OpenAI o1-mini et DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B sur la plupart des benchmarks, y compris le raisonnement mathématique et les questions scientifiques de niveau doctorat.
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Analyses du site web de Phi-4 Reasoning
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