/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,8 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-4-mini-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
28 фев 2025

Phi-4-mini-instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Phi-4-mini-instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели Phi-4-mini-instruct, разработанной Microsoft и преобразованной компанией Second State Inc.

1 063скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 мая 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, включая задачи обработки естественного языка и работы с кодом. Она распространяется в нескольких вариантах квантизации для запуска с llama.cpp и LlamaEdge.

Модель работает с текстовой модальностью, поддерживает контекст размером до 128 000 токенов и заявлена как многоязычная. В README перечислена поддержка арабского, китайского, чешского, датского, нидерландского, английского, финского, французского, немецкого, иврита, венгерского, итальянского, японского, корейского, норвежского, польского, португальского, русского, испанского, шведского, тайского, турецкого и украинского языков. Размер исходной модели и сведения об архитектуре в README не указаны.

Основное преимущество представленной версии — выбор между несколькими уровнями квантизации с размером файлов от 1,68 до 7,68 ГБ, что позволяет адаптировать модель к доступной памяти и требованиям к качеству. Варианты с низкой разрядностью экономичнее, но могут заметно снижать качество; наиболее сбалансированными в README названы Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S. Для использования требуется совместимый рантайм и шаблон prompt типа phi-4-chat. Модель распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Phi-4-mini-instruct-GGUF

Original Model

microsoft/Phi-4-mini-instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.16.9 and above

  • Prompt template

    • Prompt type: phi-4-chat

    • Prompt string

      <|im_start|>system<|im_sep|>
      {system_message}<|im_end|>
      <|im_start|>user<|im_sep|>
      {user_message}<|im_end|>
      <|im_start|>assistant<|im_sep|>
      
  • Context size: 128000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-4-mini-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template phi-4-chat \
      --ctx-size 128000 \
      --model-name phi-4-mini
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-4-mini-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template phi-4-chat \
      --ctx-size 128000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Phi-4-mini-instruct-Q2_K.ggufQ2_K21.68 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Phi-4-mini-instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L32.25 GBsmall, substantial quality loss
Phi-4-mini-instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M32.12 GBvery small, high quality loss
Phi-4-mini-instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S31.90 GBvery small, high quality loss
Phi-4-mini-instruct-Q4_0.ggufQ4_042.33 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Phi-4-mini-instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M42.49 GBmedium, balanced quality - recommended
Phi-4-mini-instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S42.34 GBsmall, greater quality loss
Phi-4-mini-instruct-Q5_0.ggufQ5_052.73 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Phi-4-mini-instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M52.85 GBlarge, very low quality loss - recommended
Phi-4-mini-instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S52.73 GBlarge, low quality loss - recommended
Phi-4-mini-instruct-Q6_K.ggufQ6_K63.16 GBvery large, extremely low quality loss
Phi-4-mini-instruct-Q8_0.ggufQ8_084.08 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Phi-4-mini-instruct-f16.gguff16167.68 GB

Quantized with llama.cpp b4792.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
bd3b110

0 моделей