モデル概要
モデル特徴
モデル能力
使用事例
quantized_by: bartowski pipeline_tag: text-generation widget:
- messages:
- role: user content: x^2の導関数は何ですか? license: mit base_model_relation: quantized license_link: https://huggingface.co/microsoft/Phi-4-reasoning/resolve/main/LICENSE language:
- en base_model: microsoft/Phi-4-reasoning inference: parameters: temperature: 0 tags:
- phi
- nlp
- math
- code
- chat
- conversational
- reasoning
MicrosoftのPhi-4-reasoningに対するLlamacpp imatrix量子化
量子化にはllama.cppのリリースb5228を使用しています。
オリジナルモデル: https://huggingface.co/microsoft/Phi-4-reasoning
すべての量子化は、こちらのデータセットを使用してimatrixオプションで作成されました。
LM Studioで実行できます。
llama.cppまたは他のllama.cppベースのプロジェクトで直接実行できます。
プロンプト形式
<|im_start|>system<|im_sep|>あなたはMicrosoftによってトレーニングされた言語モデルPhiです。ユーザーを助ける役割を担っています。アシスタントとしてのあなたの役割には、最終的な正確で精密な解決策を提供する前に、体系的思考プロセスを通じて質問を徹底的に探求することが含まれます。これには、分析、要約、探求、再評価、反省、バックトレース、反復を含む包括的なサイクルに従事し、よく考えられた思考プロセスを開発する必要があります。回答を2つの主要セクションに構造化してください:思考と解決策。指定された形式を使用します:<think>{思考セクション}</think>{解決策セクション}。思考セクションでは、ステップごとに推論プロセスを詳細に記述してください。各ステップには、質問の分析、関連する発見の要約、新しいアイデアのブレインストーミング、現在のステップの正確性の検証、エラーの修正、以前のステップの再訪などの詳細な考慮事項を含めてください。解決策セクションでは、思考セクションからのさまざまな試み、探求、反省に基づいて、あなたが正しいと考える最終的な解決策を体系的に提示してください。解決策セクションは論理的で正確かつ簡潔であり、結論に達するために必要なステップを詳細に記述する必要があります。以下の質問を上記のガイドラインに従って解決してみてください:<|im_end|>{system_prompt}<|end|><|user|>{prompt}<|end|><|assistant|>
以下のファイルをダウンロードしてください(ブランチ全体ではありません):
ファイル名 | 量子化タイプ | ファイルサイズ | 分割 | 説明 |
---|---|---|---|---|
Phi-4-reasoning-bf16.gguf | bf16 | 29.32GB | false | 完全なBF16重み。 |
Phi-4-reasoning-Q8_0.gguf | Q8_0 | 15.58GB | false | 非常に高品質、一般的には不要ですが利用可能な最大量子化。 |
Phi-4-reasoning-Q6_K_L.gguf | Q6_K_L | 12.28GB | false | 埋め込みと出力重みにQ8_0を使用。非常に高品質、ほぼ完璧、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q6_K.gguf | Q6_K | 12.03GB | false | 非常に高品質、ほぼ完璧、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q5_K_L.gguf | Q5_K_L | 10.92GB | false | 埋め込みと出力重みにQ8_0を使用。高品質、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 10.60GB | false | 高品質、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 10.15GB | false | 高品質、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q4_K_L.gguf | Q4_K_L | 9.43GB | false | 埋め込みと出力重みにQ8_0を使用。良好な品質、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q4_1.gguf | Q4_1 | 9.27GB | false | レガシー形式、Q4_K_Sと類似の性能だがAppleシリコンでトークン/ワットが改善。 |
Phi-4-reasoning-Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 9.05GB | false | 良好な品質、ほとんどのユースケースのデフォルトサイズ、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 8.44GB | false | 品質はやや低いがスペース節約、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q4_0.gguf | Q4_0 | 8.41GB | false | レガシー形式、ARMおよびAVX CPU推論用にオンライン再パッキングを提供。 |
Phi-4-reasoning-IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 8.38GB | false | IQ4_XSに類似、やや大きい。ARM CPU推論用にオンライン再パッキングを提供。 |
Phi-4-reasoning-Q3_K_XL.gguf | Q3_K_XL | 8.38GB | false | 埋め込みと出力重みにQ8_0を使用。品質は低いが使用可能、低RAM環境に適しています。 |
Phi-4-reasoning-IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 7.94GB | false | 良好な品質、Q4_K_Sより小さく類似の性能、推奨。 |
Phi-4-reasoning-Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 7.93GB | false | 品質は低いが使用可能、低RAM環境に適しています。 |
Phi-4-reasoning-Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 7.36GB | false | 低品質。 |
Phi-4-reasoning-IQ3_M.gguf | IQ3_M | 6.91GB | false | 中低品質、Q3_K_Mに匹敵する性能を持つ新しい方法。 |
Phi-4-reasoning-Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 6.50GB | false | 低品質、推奨されません。 |
Phi-4-reasoning-IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 6.25GB | false | 低品質、Q3_K_Sよりやや良い性能を持つ新しい方法。 |
Phi-4-reasoning-Q2_K_L.gguf | Q2_K_L | 6.05GB | false | 埋め込みと出力重みにQ8_0を使用。非常に低品質だが驚くほど使用可能。 |
Phi-4-reasoning-IQ3_XXS.gguf | IQ3_XXS | 5.85GB | false | 低品質、Q3量子化に匹敵する性能を持つ新しい方法。 |
Phi-4-reasoning-Q2_K.gguf | Q2_K | 5.55GB | false | 非常に低品質だが驚くほど使用可能。 |
Phi-4-reasoning-IQ2_M.gguf | IQ2_M | 5.11GB | false | 比較的低品質、驚くほど使用可能なSOTA技術を使用。 |
Phi-4-reasoning-IQ2_S.gguf | IQ2_S | 4.73GB | false | 低品質、使用可能なSOTA技術を使用。 |
埋め込み/出力重み
これらの量子化の一部(Q3_K_XL、Q4_K_Lなど)は、埋め込みと出力重みが通常のデフォルトではなくQ8_0に量子化された標準的な量子化方法です。
huggingface-cliを使用したダウンロード
ダウンロード手順を表示するにはクリック
まず、huggingface-cliがインストールされていることを確認してください:
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
次に、特定のファイルをターゲットにできます:
huggingface-cli download bartowski/microsoft_Phi-4-reasoning-GGUF --include "microsoft_Phi-4-reasoning-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./
モデルが50GBより大きい場合、複数のファイルに分割されています。それらをすべてローカルフォルダにダウンロードするには、以下を実行します:
huggingface-cli download bartowski/microsoft_Phi-4-reasoning-GGUF --include "microsoft_Phi-4-reasoning-Q8_0/*" --local-dir ./
新しいlocal-dir(microsoft_Phi-4-reasoning-Q8_0)を指定するか、すべてをその場でダウンロード(./)できます。
ARM/AVX情報
以前は、Q4_0_4_4/4_8/8_8をダウンロードし、これらの重みはメモリ内でインターリーブされ、ARMおよびAVXマシンでのパフォーマンスを向上させるために一度により多くのデータをロードしていました。
しかし、現在は重みの「オンライン再パッキング」と呼ばれるものがあります。詳細はこのPRにあります。Q4_0を使用し、ハードウェアが重みの再パッキングの恩恵を受ける場合、自動的にオンザフライで行われます。
llama.cppビルドb4282以降、Q4_0_X_Xファイルを実行できなくなり、代わりにQ4_0を使用する必要があります。
さらに、このPRのおかげで、IQ4_NLを使用すると、ARM用に重みを再パッキングすることもできます(現時点では4_4のみ)。ロード時間は遅くなる可能性がありますが、全体的な速度向上につながります。
Q4_0_X_X情報を表示(非推奨)
このセクションは、Q4_0とオンライン再パッキングを使用した場合の潜在的な理論上のパフォーマンス向上を示すために保持しています。
AVX2システム(EPYC7702)でのベンチマークを表示
model | size | params | backend | threads | test | t/s | % (vs Q4_0) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
qwen2 3B Q4_0 | 1.70 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp512 | 204.03 ± 1.03 | 100% |
qwen2 3B Q4_0 | 1.70 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp1024 | 282.92 ± 0.19 | 100% |
qwen2 3B Q4_0 | 1.70 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp2048 | 259.49 ± 0.44 | 100% |
qwen2 3B Q4_0 | 1.70 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg128 | 39.12 ± 0.27 | 100% |
qwen2 3B Q4_0 | 1.70 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg256 | 39.31 ± 0.69 | 100% |
qwen2 3B Q4_0 | 1.70 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg512 | 40.52 ± 0.03 | 100% |
qwen2 3B Q4_K_M | 1.79 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp512 | 301.02 ± 1.74 | 147% |
qwen2 3B Q4_K_M | 1.79 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp1024 | 287.23 ± 0.20 | 101% |
qwen2 3B Q4_K_M | 1.79 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp2048 | 262.77 ± 1.81 | 101% |
qwen2 3B Q4_K_M | 1.79 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg128 | 18.80 ± 0.99 | 48% |
qwen2 3B Q4_K_M | 1.79 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg256 | 24.46 ± 3.04 | 83% |
qwen2 3B Q4_K_M | 1.79 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg512 | 36.32 ± 3.59 | 90% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 | 1.69 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp512 | 271.71 ± 3.53 | 133% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 | 1.69 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp1024 | 279.86 ± 45.63 | 100% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 | 1.69 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | pp2048 | 320.77 ± 5.00 | 124% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 | 1.69 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg128 | 43.51 ± 0.05 | 111% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 | 1.69 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg256 | 43.35 ± 0.09 | 110% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 | 1.69 GiB | 3.09 B | CPU | 64 | tg512 | 42.60 ± 0.31 | 105% |
Q4_0_8_8はプロンプト処理に良い向上をもたらし、テキスト生成にも小さな向上をもたらします。
どのファイルを選ぶべきですか?
詳細はこちら
Artefact2によるさまざまなパフォーマンスを示すチャート付きの優れた説明がこちらにあります。
最初に、実行できるモデルの大きさを把握する必要があります。これには、RAMやVRAMの量を把握する必要があります。
モデルを可能な限り高速に実行したい場合は、モデル全体をGPUのVRAMに収める必要があります。GPUの総VRAMより1-2GB小さい量子化を目指してください。
絶対的な最高品質を求めたい場合は、システムRAMとGPUのVRAMを合計し、同様に合計より1-2GB小さい量子化を選択してください。
次に、「I-quant」または「K-quant」を使用するかどうかを決定する必要があります。
あまり考えたくない場合は、K-quantのいずれかを選択してください。これらは「QX_K_X」形式で、Q5_K_Mなどです。
さらに詳しく知りたい場合は、この非常に便利な機能チャートを確認してください:
基本的に、Q4以下を目指していて、cuBLAS(Nvidia)またはrocBLAS(AMD)を使用している場合は、I-quantを検討してください。これらはIQX_X形式で、IQ3_Mなどです。これらは新しく、サイズに対してより良いパフォーマンスを提供します。
これらのI-quantはCPUでも使用できますが、K-quant相当よりも遅くなるため、速度とパフォーマンスのトレードオフを決定する必要があります。
クレジット
imatrixキャリブレーションデータセットの作成に協力してくれたkalomazeとDampfに感謝します。
埋め込み/出力の実験にインスピレーションを与えてくれたZeroWwに感謝します。
私の仕事を支援してくれたLM Studioに感謝します。
私の仕事を支援したいですか?私のko-fiページを訪れてください:https://ko-fi.com/bartowski



