Usporedi
Phi 3.5 Mini Instruct vs Phi-4
Stavite dva do četiri modela jedan pored drugoga na poljima koja odlučuju o implementaciji: kontekst, cijena, regija, licenca, jezici, hosting i što je verificirano.
| Phi 3.5 Mini Instruct | Phi-4 | |
|---|---|---|
| Pružatelj | Microsoft | Microsoft |
| Parametri | 3.8B | 14.66B |
| Prozor konteksta | Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. | 16k |
| Licenca | mit | mit |
| Modaliteti | text | text |
| Datum izdanja | 16. kol 2024. | 11. pro 2024. |
| Jezici | Jako: — Zadovoljavajuće: nlp | Jako: en Zadovoljavajuće: — |
| Otvoreni utezi | da | da |
| Zadaci | Zaključivanje, Sažimanje, Višejezična podrška | Zaključivanje, Sažimanje, Niska cijena, Dohvaćanje (RAG) |
Kada se dva modela razlikuju, ova tablica pokazuje razliku i tu staje. LLM EU ne objavljuje značku pobjednika bez dokumentiranog rezultata za taj zadatak, a brojka koja nedostaje ostaje nedostajuća umjesto da postane nula.
Kada ga koristiti
Phi 3.5 Mini Instruct
Prednosti
- 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
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Ograničenja
- 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
Zadaci
Phi-4
Prednosti
- strong MMLU and maths scores at 14B parameters
- MIT licence without user thresholds
- fits a single 40GB accelerator at BF16
Ograničenja
- 16K-token context window
- declared English-only; EU-language performance is not documented
- training leans on synthetic data, which narrows domain robustness
Zadaci
Zadaci: Zaključivanje, Sažimanje