Phi-4-multimodal

мультимодальная
русскоязычная

Phi-4-multimodal-instruct — это мультимодальная модель с открытым исходным кодом от Microsoft, обрабатывающая текст, изображения и аудио в едином архитектурном решении. Она построена на основе технологий Phi-3.5 и Phi-4.0, с расширенным контекстным окном в 128K токенов и поддержкой 23 языков для текста (в том числе русский), 8 языков для аудио и английского для визуальных задач. Модель оптимизирована для сред с ограниченными вычислительными ресурсами и сценариев с низкой задержкой, демонстрируя сильные результаты в математике, логике, распознавании речи, переводе и анализе изображений.

Единая нейросеть обрабатывает текст, изображения (OCR, таблицы, диаграммы) и аудио (распознавание, перевод, суммаризация). Например, в тестах DocVQA модель достигает 93.2% точности, превосходя Gemini-2.0-Flash (92.1%)

Модель идеально подходит для мультисенсорных приложений - совместная обработка аудио и изображений (например, анализ видео с субтитрами). При этом, благодаря оптимизации через Microsoft Olive и ONNX GenAI Runtime, модель может развертываться на edge-устройствах, включая смартфоны и IoT-системы, даже с ограниченными вычислительными ресурсами.


Дата анонса: 27.02.2025
Параметров: 6B
Контекст: 132K
Слоев: 32
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Microsoft
Версия Transformers: 4.46.1
Лицензия: MIT

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Phi-4-multimodal. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Phi-4-multimodal

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 1,03 Запустить
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 1,33 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 1,33 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 1,03 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
tensor
3 74,84 ₽ 1,23 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 1,03 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 1,48 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 2,23 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
tensor
3 127,37 ₽ 1,06 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 1,48 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 4,18 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 4,18 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 4,97 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 7,61 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 1,16 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 1,16 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
tensor
3 74,84 ₽ 1,06 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 2,06 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 1,32 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 2,06 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 2,06 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 1,32 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 1,30 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 2,06 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 4,02 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 4,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 4,81 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 7,45 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
131 072
tensor
3 78,57 ₽ 1,53 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,69 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
131 072
tensor
3 94,64 ₽ 1,53 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 1,15 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,69 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,69 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,69 Запустить
teslav100-2.16.64.240
131 072
tensor
2 198,54 ₽ 2,59 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 3,65 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 2,59 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 3,65 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 4,43 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 7,08 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.