Vergleichen
Phi 4 Mini Instruct vs Phi-4
Stellen Sie zwei bis vier Modelle nebeneinander, nach den Feldern, die einen Einsatz entscheiden: Kontext, Preis, Region, Lizenz, Sprachen, Hosting und das, was verifiziert ist.
| Phi 4 Mini Instruct | Phi-4 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Microsoft | Microsoft |
| Modellparameter | 3.8B | 14.66B |
| Kontextfenster | Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt. | 16k |
| Lizenz | mit | mit |
| Modalitäten | text | text |
| Veröffentlichungsdatum | 19. Feb. 2025 | 11. Dez. 2024 |
| Sprachen | Stark: cs, da, nl, en, fi, fr, de, hu, it, pl, pt, es, sv Ausreichend: ar, zh, he, ja, ko, no, ru, th, tr, uk, nlp | Stark: en Ausreichend: — |
| Offene Gewichte | ja | ja |
| Aufgaben | Schlussfolgern, Zusammenfassen, Mehrsprachiger Support | Schlussfolgern, Zusammenfassen, Günstig, Retrieval (RAG) |
Wo zwei Modelle sich unterscheiden, zeigt diese Tabelle den Unterschied und hört dort auf. LLM EU vergibt keine Sieger-Kennzeichnung ohne dokumentierten Wert für die jeweilige Aufgabe; ein fehlender Wert bleibt fehlend und wird nicht zur Null.
Wann einsetzen
Phi 4 Mini Instruct
Stärken
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- at 3.8B parameters it fits on a single accelerator
- the model page lists 13 languages the European Union publishes in, including cs, da, nl, en
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Grenzen
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 3.8B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
Aufgaben
Phi-4
Stärken
- strong MMLU and maths scores at 14B parameters
- MIT licence without user thresholds
- fits a single 40GB accelerator at BF16
Grenzen
- 16K-token context window
- declared English-only; EU-language performance is not documented
- training leans on synthetic data, which narrows domain robustness
Aufgaben
Aufgaben: Schlussfolgern, Zusammenfassen