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Phi 2 vs Phi-4
Ponga de dos a cuatro modelos lado a lado según los campos que deciden un despliegue: contexto, precio, región, licencia, idiomas, alojamiento y qué está verificado.
| Phi 2 | Phi-4 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Microsoft | Microsoft |
| Parámetros | 2.8B | 14.66B |
| Ventana de contexto | Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. | 16k |
| Licencia | mit | mit |
| Modalidades | text | text |
| Fecha de publicación | 13 dic 2023 | 11 dic 2024 |
| Idiomas | Sólido: en Adecuado: phi, nlp | Sólido: en Adecuado: — |
| Pesos abiertos | sí | sí |
| Tareas | Razonamiento, Bajo coste | Razonamiento, Resumen, Bajo coste, Recuperación (RAG) |
Cuando dos modelos difieren, esta tabla muestra la diferencia y se detiene. LLM EU no publica ninguna insignia de ganador sin una puntuación documentada para esa tarea, y una cifra faltante sigue faltando en lugar de convertirse en un cero.
Cuándo usarlo
Phi 2
Puntos fuertes
- 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 2.8B parameters it fits on a single accelerator
- the model page lists en
Límites
- 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 2.8B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
Tareas
Phi-4
Puntos fuertes
- strong MMLU and maths scores at 14B parameters
- MIT licence without user thresholds
- fits a single 40GB accelerator at BF16
Límites
- 16K-token context window
- declared English-only; EU-language performance is not documented
- training leans on synthetic data, which narrows domain robustness
Tareas
Tareas: Razonamiento, Bajo coste