最新 7 月 11 日消息,科技媒体 NeoWin 昨日(7 月 10 日)发布博文,报道称微软推出 Phi-4-mini-flash-reasoning 小语言模型,重点提升端侧 AI 模型的数学和逻辑推理能力。
Phi-4-mini-flash-reasoning 的主要优势在于,它能够在边缘设备、移动应用和嵌入式系统等资源不足的场景下,引入先进的推理功能。
在架构方面,Phi-4-mini-flash-reasoning 创新引入了 SambaY 架构,而该架构的一大亮点,就是名为 Gated Memory Unit(GMU)的组件,它能够高效地在模型的内部之间共享信息,从而提高模型的效率。
这些改进让模型能够更快地生成答案和完成任务,即使面对非常长的输入也能应对自如,Phi 模型还能处理大量数据,理解非常长的文本或对话。
在性能方面,相比较其它 Phi 模型,Phi-4-mini-flash-reasoning 的吞吐量最高提升 10 倍,这意味着在给定的时间内,Phi-4-mini-flash-reasoning 可以完成更多的工作。
它可以在相同的时间内处理 10 倍多的请求或生成 10 倍多的文本,这对于实际应用来说是一个巨大的改进,此外,延迟也降低至其它 Phi 模型的 1/2~1/3。最新附上相关性能数据如下:
Phi-4-mini-flash-reasoning 新型模型已在 Azure AI Foundry、NVIDIA API Catalog 和 Hugging Face 上线。