微軟發佈 Phi-4-mini-flash-reasoning 端側 AI 模型
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IT之家 7 月 11 日消息，科技媒體 NeoWin 昨日（7 月 10 日）發佈博文，報道稱微軟推出 Phi-4-mini-flash-reasoning 小語言模型，重點提升端側 AI 模型的數學和邏輯推理能力。
Phi-4-mini-flash-reasoning 的主要優勢在於，它能夠在邊緣設備、移動應用和嵌入式系統等資源不足的場景下，引入先進的推理功能。
在架構方面，Phi-4-mini-flash-reasoning 創新引入了 SambaY 架構，而該架構的一大亮點，就是名爲 Gated Memory Unit（GMU）的組件，它能夠高效地在模型的內部之間共享信息，從而提高模型的效率。
這些改進讓模型能夠更快地生成答案和完成任務，即使面對非常長的輸入也能應對自如，Phi 模型還能處理大量數據，理解非常長的文本或對話。
在性能方面，相比較其它 Phi 模型，Phi-4-mini-flash-reasoning 的吞吐量最高提升 10 倍，這意味着在給定的時間內，Phi-4-mini-flash-reasoning 可以完成更多的工作。
它可以在相同的時間內處理 10 倍多的請求或生成 10 倍多的文本，這對於實際應用來說是一個巨大的改進，此外，延遲也降低至其它 Phi 模型的 1/2~1/3。IT之家附上相關性能數據如下：
Phi-4-mini-flash-reasoning 新型模型已在 Azure AI Foundry、NVIDIA API Catalog 和 Hugging Face 上線。
（轉自：網易科技）
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