Объединённая модель семейства Phi-4-mini для диалогов и генерации текста, сочетающая слои instruct- и reasoning-вариантов Microsoft.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Pinkstack/Phi-4-mini-6b-merge — объединённая языковая модель, созданная на основе microsoft/Phi-4-mini-instruct с использованием слоёв microsoft/Phi-4-mini-reasoning: слои 18–22 взяты из reasoning-модели, остальные — из instruct-модели. По метаданным, модель использует плотную архитектуру семейства Phi-3 с классом Phi3ForCausalLM, содержит 6,3 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 4096 токенов.
Она предназначена для диалогов и генерации текста; в интерфейсе модели также заявлена поддержка вызова инструментов. Карточка предполагает, что увеличенное число слоёв даёт модели потенциал для дообучения, но не приводит результатов оценки качества или подробностей применения. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.
В README нет результатов оценки качества или подтверждения заявленного потенциала после дообучения. Контекст модели ограничен 4096 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is an upscaled/merged version of microsoft/Phi-4-mini-instruct. it has 6B parameters and 56 layers. As it has more layers, it also has an increased capacity for learning, so this model can be fine-tuned to be, very good.
Layers 18-22 are merged from microsoft/Phi-4-mini-reasoning, others are from microsoft/Phi-4-mini-instruct.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…