Phi-4

Phi-4 — это современная открытая языковая модель с 14 миллиардами параметров. Несмотря на то, что архитектурные изменения по сравнению с предыдущими версиями минимальны, модель демонстрирует значительный прогресс в задачах, требующих логического мышления и аналитики, что стало возможным благодаря инновационному подходу к обучению. В отличие от традиционных методов обучения языковых моделей, в Phi-4 ключевой акцент сделан не на объёме данных, а на их качестве. Обучение Phi-4 проводилось на основе разнообразных источников, включая синтетические данные, специально созданные для развития навыков рассуждения, отфильтрованные документы из публичных источников, а также приобретённые академические книги и вопросно-ответные базы знаний. Это позволяет модели достигать высокой производительности даже при относительно небольшом размере.

Phi-4 работает только с текстовыми данными. Контекст относительно небольшой 16К токенов, но поддерживается работа более чем на 50 языках, включая русский.

В целом Phi-4 достаточно разноплановая легковесная модель, но по словам разработчиков особенно эффективна она в среде с ограниченным объемом памяти и вычислительных ресурсов, а также для задач, требующих моментального отклика.


Дата анонса: 12.12.2024
Параметров: 15B
Контекст: 17K
Слоев: 40
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Microsoft
Версия Transformers: 4.47.0
Лицензия: MIT

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Phi-4. 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

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
16 384
 1 46,94 ₽ 32,10 2,73 Запустить
teslat4-2.16.32.160
16 384
tensor
 2 48,14 ₽ 3,88 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
16 384
tensor
 2 51,34 ₽ 9,15 3,90 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
16 384
tensor
 2 61,37 ₽ 1,52 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
16 384
 1 73,73 ₽ 3,04 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
16 384
 1 91,14 ₽ 3,03 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
16 384
tensor
 2 109,77 ₽ 8,55 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
16 384
pipeline
 3 127,37 ₽ 2,84 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
16 384
 1 141,77 ₽ 5,33 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
16 384
 1 211,77 ₽ 53,03 19,43 Запустить
h100-1.16.64.160
16 384
 1 341,77 ₽ 63,45 19,41 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
16 384
 1 367,41 ₽ 23,51 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
16 384
tensor
 2 411,81 ₽ 41,97 Запустить
h200-1.16.128.160
16 384
 1 423,04 ₽ 37,26 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
16 384
tensor
 2 839,97 ₽ 77,62 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
16 384
 1 46,94 ₽ 1,44 Запустить
teslat4-2.16.32.160
16 384
tensor
 2 48,14 ₽ 2,59 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
16 384
tensor
 2 51,34 ₽ 2,62 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
16 384
 1 73,73 ₽ 1,76 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
16 384
pipeline
 3 74,84 ₽ 2,33 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
16 384
 1 91,14 ₽ 1,74 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
16 384
tensor
 2 109,77 ₽ 7,27 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
16 384
pipeline
 3 127,37 ₽ 1,49 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
16 384
 1 141,77 ₽ 4,05 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
16 384
 1 211,77 ₽ 18,15 Запустить
h100-1.16.64.160
16 384
 1 341,77 ₽ 18,13 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
16 384
 1 367,41 ₽ 22,22 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
16 384
tensor
 2 411,81 ₽ 40,68 Запустить
h200-1.16.128.160
16 384
 1 423,04 ₽ 35,98 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
16 384
tensor
 2 839,97 ₽ 76,33 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
16 384
pipeline
 3 78,57 ₽ 1,28 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
16 384
tensor
 2 83,37 ₽ 29,00 2,91 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
16 384
pipeline
 3 94,64 ₽ 5,77 1,32 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
16 384
tensor
 2 109,77 ₽ 2,91 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
16 384
tensor
 2 139,77 ₽ 46,56 3,53 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
16 384
tensor
 2 171,77 ₽ 3,51 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
16 384
 1 211,77 ₽ 45,55 13,79 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
16 384
tensor
 2 261,77 ₽ 8,12 Запустить
h100-1.16.64.160
16 384
 1 341,77 ₽ 53,09 13,77 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
16 384
 1 367,41 ₽ 87,21 17,87 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
16 384
tensor
 2 411,81 ₽ 36,32 Запустить
h200-1.16.128.160
16 384
 1 423,04 ₽ 31,62 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
16 384
tensor
 2 839,97 ₽ 71,98 Запустить

Связанные модели

Phi-3.5-mini-instruct
Phi-4-reasoning
Phi-4-multimodal-instruct

Остались вопросы?

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