Штруцель
Сообщество
Статьи
Новости
Свежие релизы и обновления
Статьи
Аналитика и разборы
Гайды
Пошаговые инструкции
Обзоры
Сравнения и тесты
Туториалы
Практические уроки
Модели
Текстовые
GPT, Claude, Gemini и другие
Изображения
Midjourney, DALL-E, FLUX
Код
Copilot, Cursor, Windsurf
Видео
Sora, Runway, Kling
Музыка
Suno, Udio
Инструменты
Генератор промптов
Для ChatGPT, Claude, Midjourney
Переводчик ошибок
Объяснение на русском
Рерайтер текста
Перефразирование с ИИ
GPT-чат
Бесплатно, без VPN
Промпт-Баттл
Два ИИ спорят
SEO-аудит
Проверка сайта
Хабы
Claude Code
IDE-агент Anthropic
ChatGPT
OpenAI GPT-5
Midjourney
Генерация картинок
Cursor
AI-IDE
Gemini
Google AI
Все хабы
16 брендов ИИ
Рейтинги
Бесплатные
ИИ с бесплатным доступом
Бюджетные
Самые дешёвые по $/1M
Работают в РФ
Без VPN и иностранной карты
Для кода
По SWE-Bench и HumanEval
Для картинок
Midjourney, FLUX, DALL-E
Для видео
Sora, Veo, Kling, Runway
Для музыки
Suno, Udio, MusicGen
Для голоса
ElevenLabs, Whisper
Все рейтинги
15 подборок по задачам
Аналитика
Сравнение моделей
Бенчмарки, цены, вердикт
Хронология моделей
Таймлайн и граф релизов
Shtruzel
Сообщество
Новости
Статьи
Модели
Инструменты
Рейтинги
Аналитика
Сервисы
Хабы16
Claude CodeChatGPTCursorMidjourneyElevenLabsGeminiGitHub CopilotWindsurfPerplexityGrokYandexGPTGigaChatStable DiffusionFLUXDeepSeekKling
Тёмная тема
ShtruzelShtruzel

Каталог, рейтинги и обзоры нейросетей. Бенчмарки, цены, возможности 70+ AI-моделей.

info@shtruzel.ruTelegram-канал

Каталог

  • Для текста
  • Для картинок
  • Для видео
  • Для музыки
  • Для голоса
  • Для кода
  • Все модели
  • Хабы брендов

Рейтинги

  • Бесплатные
  • Самые дешёвые
  • Работают в РФ
  • Для программистов
  • Для рассуждений
  • Длинный контекст
  • Все рейтинги →

Контент

  • Статьи и гайды
  • Сообщество
  • Сравнения моделей
  • Хронология моделей
  • Словарь ИИ
  • Инструменты
  • GPT-чат

О проекте

  • О проекте
  • Редакция
  • Правила сайта
  • Политика конфиденциальности
  • Cookies

© 2026 Shtruzel — Все права защищены

Сделано с ♥ для всех, кто интересуется ИИ

Защита от ботов — SmartCaptcha от Yandex Cloud

ГлавнаяСообщество
Каталог моделей
💬 Текст💻 Код🧠 Мультимодальная API Open Source

Phi-4

MicrosoftДата выхода: 12 дек 2024Контекст: 16K Сайт

Компактная языковая модель Microsoft с 14 млрд параметров и впечатляющими возможностями. Открытый исходный код, высокие показатели в математике и рассуждениях при малом размере.

—

Тарифы

Бесплатно
Бесплатно
  • false
input
$—
  • $0.07 за 1M токенов
output
$—
  • $0.14 за 1M токенов
azureNote
$—
  • Доступна через Azure AI Studio

Плюсы и минусы

Плюсы

  • Всего 14B параметров, работает на одной A100 или мощных потребительских GPU
  • Открытый исходный код под лицензией MIT
  • Лидирующие показатели среди моделей до 14B параметров по математике
  • Эффективное обучение на синтетических данных высокого качества
  • Очень низкая стоимость API через Azure — от $0.07 за 1M токенов

Минусы

  • Контекстное окно 16K ограничивает работу с длинными документами
  • Значительно уступает крупным моделям по широте знаний
  • Слабее в задачах с мультиязычностью, особенно на не-английских языках
  • Ограниченные инструкционные возможности по сравнению с RLHF-моделями

Подробный обзор

Вопросы и ответы

В чём секрет высокой производительности Phi-4 при малом размере?+
Microsoft использовала метод обучения на синтетически сгенерированных данных — специально созданных примерах задач и решений в области математики, науки и программирования. Такие данные более информативны, чем сырые тексты из интернета, что позволило 14B-модели превзойти более крупные аналоги на ключевых бенчмарках.
Можно ли запустить Phi-4 локально?+
Да, Phi-4 можно запустить локально через Ollama командой ollama run phi4, через LM Studio или напрямую через Hugging Face Transformers. В полном формате float16 требуется GPU с 28 ГБ VRAM. С квантизацией Q4 требования снижаются до 8–10 ГБ — это позволяет запустить модель на RTX 3080.
Подходит ли Phi-4 для работы с русским языком?+
Phi-4 понимает русский язык и может выполнять базовые задачи, однако её русскоязычные возможности значительно слабее английских. Для задач, требующих грамотного русского текста, лучше выбрать GigaChat, YandexGPT или мультиязычные Claude и GPT.

Похожие модели

Текст

Yi-Lightning

01.AI

Высокоскоростная языковая модель от 01.AI с оптимизированным инференсом и контекстным окном 16K токенов. Одна из самых быстрых и дешёвых моделей в классе.

Бесплатно
Мультимодальная

GPT-5.4

OpenAI

Флагманская модель OpenAI с контекстным окном в 1 млн токенов. Лидирует в рейтингах по комплексным задачам: рассуждения, анализ, генерация кода и работа с длинными документами. Доступна в версиях Standard, Thinking и Pro. Поддерживает текст, изображения и код. На 33% меньше галлюцинаций по сравнению с GPT-5.2

Бесплатно
Мультимодальная

Muse Spark

Meta

Первая закрытая модель Meta от Superintelligence Labs. Мультимодальная модель рассуждений: текст, изображения, речь. Уникальный Contemplating Mode — мульти-агентная параллельная система. Три режима: Instant, Thinking, Contemplating. Бесплатно через meta.ai.

Бесплатно
Код

Cursor Agent

Cursor

Автономный ИИ-агент для разработки, встроенный в Cursor IDE. Выполняет многоэтапные задачи: от написания кода до запуска тестов и исправления ошибок. Поддерживает Claude, GPT и другие модели.

Бесплатно
Код

Windsurf

Cognition AI

AI-среда разработки на базе VS Code. Cascade — агентный AI для многошаговых задач. Собственные модели SWE-1/SWE-1.5. Безлимитное автодополнение на всех тарифах. Совместимость с расширениями VS Code. Claude, GPT-4o и другие модели.

Бесплатно

Используете Phi-4?

Поделитесь опытом в нашем сообществе

Написать пост
Phi-4 — языковая модель компании Microsoft из серии Phi, которая демонстрирует, что небольшие модели при правильном подходе к обучению могут конкурировать с гораздо более крупными аналогами. Модель содержит 14 миллиардов параметров и распространяется под открытой лицензией MIT.
Ключевое отличие Phi-4 от конкурентов — ставка на качество обучающих данных вместо увеличения размера модели. Microsoft использовала большой объём синтетически сгенерированных данных, специально созданных для обучения логическому мышлению, математике и программированию. Это позволило достичь результатов, превосходящих модели в 3–5 раз большего размера.
На бенчмарке MATH (олимпийская математика) Phi-4 набирает 80.4%, опережая значительно более крупные модели, включая Llama 3.1 70B. На GPQA Diamond (сложные вопросы по физике, химии, биологии) результат составляет 56.1% — сопоставимо с GPT-4o Mini при гораздо меньшем размере.
Phi-4 поддерживает мультимодальный ввод: модель может анализировать изображения, графики, таблицы и математические выражения в визуальной форме. Это открывает возможности для образовательных приложений, автоматической проверки решений и анализа научных материалов.
Для разработчиков Phi-4 доступна через Azure AI Studio, Hugging Face и Ollama для локального запуска. На современном ПК с GPU NVIDIA RTX 4070 или выше модель работает с приемлемой скоростью без квантизации.