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微软发布 Phi-4-mini-flash-reasoning 端侧 AI 模型:10 倍吞吐量,推理能力升级

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AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

微软发布 Phi-4-mini-flash-reasoning 端侧 AI 模型:10 倍吞吐量,推理能力升级
微软发布 Phi-4-mini-flash-reasoning 端侧 AI 模型:10 倍吞吐量,推理能力升级
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IT之家 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。IT之家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。

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!