Phi-4
Microsoft · Phi
Microsofts Small-Language-Model der Phi-Reihe, im Dezember 2024 veröffentlicht. 14 Milliarden Parameter, fokussiert auf komplexes Reasoning bei Mathematik, Wissenschaft und Code - trainiert überwiegend auf hochqualitativen synthetischen Daten. Phi-4 übertrifft bei MATH und GPQA deutlich größere Modelle und ist über Azure AI Foundry sowie Hugging Face verfügbar (MIT-Lizenz). Bei 0,13 / 0,50 USD pro Million Tokens eines der günstigsten Reasoning-Modelle westlicher Anbieter.
Über Azure AI Foundry mit dokumentierter EU-Datenresidenz nutzbar. MIT-Lizenz auf den Gewichten erlaubt vollständiges Self-Hosting innerhalb der EU ohne Datenfluss an Microsoft.
Stärken
- Stark bei Mathe-Reasoning trotz nur 14B Parametern
- Auf Consumer-GPUs (24 GB VRAM) lauffähig
- MIT-Lizenz auf den Gewichten - On-Prem ohne Restriktion
- Sehr günstige Cloud-API über Azure (0,13 / 0,50 USD)
Schwächen
- Kleines Kontextfenster (16K) verglichen mit 1M-Klasse
- Keine native Multimodalität - reines Text-Modell
- Trainiert primär auf synthetischen Daten, schwächer bei Alltagswissen und Konversation
Phi-4 ist Microsofts These „besser trainiert schlägt mehr Parameter”: ein 14B-Modell, das durch synthetische Trainingsdaten und Post- Training auf Mathe und Reasoning erstaunlich nahe an Größen-Klassen wie 70B kommt. Gegenüber Mistral Small 3 (24B, 32K Kontext, 0,10/0,30) ist Phi-4 stärker bei Reasoning, schwächer bei freiem Konversations- text. Für Mathematik-Tutoring, wissenschaftliche Aufgaben und kompakte Reasoning-Workloads in der EU eine sehr rationale Wahl.