%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Phi 4 Mini Instruct
Phi 4 Mini Instruct
Phi 4 Mini Instructは、合成データと選別されたウェブデータに基づいて構築された軽量級（38億パラメータ）のオープンソースモデルで、高品質な推論に特化しています。このモデルは最大128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、教師付き微調整と直接的な嗜好最適化により、命令追従能力と安全性を向上させています。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
2024-06-01
知識カットオフ
価格設定
- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
- /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Phi-4 Mini Instruct
Phi-3 Medium Instruct 14B
￥0.1
Phi-4 Multimodal Instruct
￥0.05
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
3,840.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2024-06-01
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2024-02-26
応答速度
56.57,084 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
2596
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
1168
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
46.5
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
33.1
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4.2
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
12.6
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
10.8
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
74.3
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
69.6
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
3
高難度の数学競技問題（特にAIMEレベル）を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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