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Microsoft: Phi 4

microsoft/phi-4

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

microsoft/phi-4 é um Transformer denso somente decodificador de 14 bilhões de parâmetros da Microsoft Research, lançado sob licença MIT e oferecido como modelo texto-para-texto com janela de contexto de 16K tokens. A Microsoft o descreve voltado a raciocínio complexo, matemática e código, adequado a implantações com memória limitada e sensíveis à latência. As avaliações do fornecedor cobriram benchmarks como MMLU, MATH, GPQA e HumanEval. O treinamento priorizou o inglês, com dados multilíngues em torno de 8 por cento. A evidência é uma ficha do fornecedor mais um catálogo agregador, portanto recomenda-se validar na carga de trabalho própria.[1][2]

Pontos fortes

Foco descrito pelo fornecedor em raciocínio complexo, matemática e código, treinado com 9,8 trilhões de tokens e alinhado com fine-tuning supervisionado mais otimização direta de preferências.[1][2]
Modelo texto-para-texto com janela de contexto de 16K tokens, posicionado por seus autores para ambientes com memória ou computação limitadas e cenários sensíveis à latência.[1][2]
O catálogo da OpenRouter lista suporte a saídas estruturadas e controles comuns de amostragem como temperature, top_p, top_k e seed.[1]

Limitações

Treinado principalmente para inglês: dados multilíngues foram cerca de 8 por cento do total e o fornecedor alerta que outros idiomas e variedades de inglês menos representadas podem ter desempenho pior.[2]
O fornecedor alerta para possíveis saídas imprecisas ou inventadas, conteúdo enviesado ou ofensivo e cobertura de código centrada em Python com pacotes comuns; o corte de conhecimento é junho de 2024.[1][2]
A evidência se limita à ficha do fornecedor e ao catálogo da OpenRouter; este pacote não incluía avaliações independentes, portanto valide precisão e segurança na sua própria carga de trabalho.[1][2]

Onde usar

Recursos de assistente com raciocínio, matemática ou lógica que precisem de um modelo de tamanho médio; trate como sugestão a testar, não como ajuste comprovado.[1][2]
Assistência de código centrada em Python em que as chamadas de API geradas sejam verificadas manualmente, conforme a orientação do próprio fornecedor.[2]
Protótipos de chat ou de seguimento de instruções em inglês em ambientes com recursos ou latência limitados, adicionando salvaguardas no nível da aplicação antes de usos de alto risco.[1][2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Microsoft: Phi 4Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · Microsoft: Phi 4Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

[Microsoft Research](/microsoft) Phi-4 is designed to perform well in complex reasoning tasks and can operate efficiently in situations with limited memory or where quick responses are needed. At 14 billion...

Especificações

ID do modelo: microsoft/phi-4
Criador: microsoft
Adicionado ao OpenRouter: 10.01.2025
Comprimento de contexto: 16,384
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.070 / saída $0.140
Corte de conhecimento: 30.06.2024
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
DeepInfrabf16	16,384	$0.056	$0.112	—	—	—
DeepInfrabf16	16,384	$0.070	$0.140	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.