DIKONFIRMASIKeyakinan tanggal: DIKONFIRMASIDinyatakan pastiSeberapa tegas sumber menyebutkan tanggalnya: dikonfirmasi, dijadwalkan, diperkirakan, tertunda, atau belum diverifikasi.Tampilkan semua pin DIKONFIRMASIKEYAKINAN 89%Keyakinan keseluruhan: 89%Seberapa baik sumber dan referensi pin mendukung tanggalnya.Rata-rata tertimbang dari seberapa kuat 5 referensi, termasuk sumber, mendukung waktu mulai dan berakhir pin; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaruTampilkan semua pin dengan keyakinan 75% atau lebih tinggi
Pos blog Azure AI Foundry Microsoft[1] "Introducing Phi-4" bertanggal 12 Des 2024, kartu model Hugging Face[4] mencantumkan tanggal rilis 12 Desember 2024 dan laporan teknis dikirim ke arXiv[5] pada hari yang sama; bobot terbuka menyusul pada 8 Januari 2025 dan OpenRouter[2] mencantumkannya sejak 10 Jan 2025.- Mulai
- 12 Des 2024KEYAKINAN 90%dari sumbernya
Phi-4 dirilis
Diterjemahkan otomatis dari aslinya
Judul asli: Phi-4 Released
Microsoft memperkenalkan Phi-4, model bahasa kecil berparameter 14B yang sebagian besar dilatih pada data sintetis dan meraih 91.8 pada tes matematika AMC 10/12 November 2024, mengungguli Gemini Pro 1.5 dengan 89.8, di Azure AI Foundry; bobot terbuka berlisensi MIT menyusul pada 8 Januari 2025.
- Microsoft memperkenalkan Phi-4 pada 12 Desember 2024, model bahasa kecil berparameter 14B yang menurutnya “unggul dalam penalaran kompleks di bidang seperti matematika”, pertama di Azure AI Foundry, dengan bobot lengkap menyusul di Hugging Face pada 8 Januari 2025[1][3]
- Hasil utamanya ada di matematika: pada tes AMC 10/12 November 2024, Phi-4 rata-rata meraih 91.8, mengungguli Gemini Pro 1.5 dengan 89.8, GPT-4o dengan 77.9, dan Qwen 2.5 72B dengan 78.7, menurut bagan Microsoft sendiri[1]
- Kartu model mencantumkan 84.8 di MMLU, 56.1 di GPQA, 80.4 di MATH, dan 82.6 di HumanEval, dibandingkan 88.1, 50.6, 74.6, dan 90.6 untuk GPT-4o pada uji simple-evals yang sama, tetapi hanya 3.0 di SimpleQA dibanding 39.4 untuk GPT-4o[4]
- Bobotnya berlisensi MIT, sehingga pengembang dapat menggunakan dan memodifikasinya secara komersial[3][4]
- Akses terhosting murah: OpenRouter mencantumkan $0.07 per 1 juta token input dan $0.14 per 1 juta token output dengan konteks 16K[2]
Fitur unggulan
- Data di atas skala: laporan menyebut peningkatan berasal dari data sintetis yang digunakan sepanjang pra-pelatihan, data organik pilihan, dan perubahan pasca-pelatihan, dengan arsitektur yang hanya sedikit diubah dari phi-3[5]
- Sekitar 400B token data sintetis “bergaya buku teks” di 50 jenis dataset untuk pra-pelatihan dan pelatihan menengah, dalam pelatihan 9.8T token selama 21 hari pada 1,920 GPU H100[3][4]
- Pada tanya jawab STEM, model ini melampaui model gurunya GPT-4, yang dikutip penulis Microsoft sebagai bukti bahwa resepnya melampaui distilasi[3][5]
- Batasan yang disebutkan Microsoft: lemah dalam mengikuti instruksi pemformatan yang tepat, dapat mengarang fakta seperti biografi, sebagian besar berbahasa Inggris (data multibahasa sekitar 8%), dan konteks 16K[3][4]
- Model ini berada di atas Phi-3 dalam keluarga Phi, yang model 14B-nya meraih 77.9 pada MMLU dan 31.2 pada GPQA dalam tabel kartu model[4]