Σύγκριση
Phi 3.5 Vision Instruct vs Phi-4
Βάλτε δύο έως τέσσερα μοντέλα δίπλα-δίπλα στα πεδία που καθορίζουν μια ανάπτυξη: συμφραζόμενα, τιμή, περιοχή, άδεια, γλώσσες, φιλοξενία και τι είναι επαληθευμένο.
| Phi 3.5 Vision Instruct | Phi-4 | |
|---|---|---|
| Πάροχος | Microsoft | Microsoft |
| Παράμετροι | 4.1B | 14.66B |
| Παράθυρο συμφραζομένων | Μη επαληθευμένο: ο πάροχος δεν έχει τεκμηριώσει αυτόν τον ισχυρισμό. | 16k |
| Άδεια | mit | mit |
| Τροπικότητες | text, vision | text |
| Ημερομηνία κυκλοφορίας | 16 Αυγ 2024 | 11 Δεκ 2024 |
| Γλώσσες | Ισχυρή: — Επαρκής: nlp | Ισχυρή: en Επαρκής: — |
| Ανοιχτά βάρη | ναι | ναι |
| Εργασίες | Όραση, Περίληψη | Συλλογιστική, Περίληψη, Χαμηλό κόστος, Ανάκτηση (RAG) |
Όπου δύο μοντέλα διαφέρουν, αυτός ο πίνακας δείχνει τη διαφορά και σταματά. Το LLM EU δεν δημοσιεύει σήμα νικητή χωρίς τεκμηριωμένη βαθμολογία για αυτήν την εργασία, και μια τιμή που λείπει παραμένει απούσα αντί να γίνει μηδέν.
Πότε να το χρησιμοποιήσετε
Phi 3.5 Vision Instruct
Πλεονεκτήματα
- 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 4.1B parameters it fits on a single accelerator
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Περιορισμοί
- 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 4.1B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
Εργασίες
Phi-4
Πλεονεκτήματα
- strong MMLU and maths scores at 14B parameters
- MIT licence without user thresholds
- fits a single 40GB accelerator at BF16
Περιορισμοί
- 16K-token context window
- declared English-only; EU-language performance is not documented
- training leans on synthetic data, which narrows domain robustness
Εργασίες
Εργασίες: Περίληψη