微软发布最新的轻量级语言模型Phi-4，这是一款拥有140亿参数的小型语言模型，尽管参数规模较小，Phi-4除了展现语言处理能力外，还具备良好的数学推理能力，性能足以媲美如Llama等更大型的模型。Phi-4显示轻量模型也能追求高性能的可能性。
小型语言模型优势在于资源效率和应用灵活性，相较于需要庞大计算资源的大型语言模型，小型语言模型对硬件需求较低，使开发者能以更低成本进行部署，甚至适用于边缘设备或移动设备。此外，小型语言模型的运算速度快、延迟低，特别适用于需要即时回应的场景。
Phi-4是微软Phi系列语言模型的新成员，专注于在有限参数下提升数学推理能力与语言处理精准度。根据微软的数据显示，Phi-4在数学竞赛问题的表现，甚至超越了一些参数更大的模型，例如Llama 700亿参数版本及其他知名的大型模型。。
微软解释，之所以Phi-4在基准测试中可以完成良好的效果，得益于数据集品质的提升，包括采用高品质合成数据以及精心收集的真实数据，再加上创新的后训练技术，大幅提升了模型推理精准度。Phi-4目前已在微软的Azure AI Foundry平台上提供，并计划在之后登陆Hugging Face，进一步扩大应用场景。
