Phi-4-Resoning

又一周，又一个推理LLM发布——但这次来自微软，而且非常棒。 在本周已经发布了Qwen3和DeepSeek-Prover-V2之后，微软推出了三款新的开放权重模型，专为处理严肃的推理任务而设计。

无论你是解决高中代数问题、应对3SAT挑战，还是构建不会中途产生幻觉的代理，Phi-4推理可能就是你的新最佳伙伴。

团队发布了三个模型：Phi-4推理、Phi-4推理增强版和Phi-4迷你推理。

1、模型系列

1.1 Phi-4-Reasoning：基础野兽

这是一个坚实的整体选手。可以把它想象成是基于Phi-4模型的加强版。

• 训练数据：140万高质量STEM提示词，带有详细的推理跟踪（感谢o3-mini）。

酷炫技巧：

• 使用自定义的<think>标签来组织逻辑块。
• 上下文窗口从16K扩展到32K令牌。

性能：

• 超过了DeepSeek-R1-Distill（70B！）等模型。
• 数学、编码和规划任务表现令人惊讶地好。

简而言之：如果你想获得通用推理且性能稳定，从这里开始

1.2 Phi-4-Reasoning-Plus：数学专家

现在我们用强化学习来提升性能。

• 新增内容：使用6K精心挑选的数学问题进行微调。
• 奖励系统：鼓励准确性，避免啰嗦。想想：“要聪明，不要废话。”

性能提升：

• AIME和OmniMath准确率提高10–15%。
• 更长的推理跟踪=更深的洞察力（以推理时间增加为代价）。

简而言之：如果你的生活围绕着数学问题或竞争性基准，这个就是你的MVP。

1.3 Phi-4-Mini-Reasoning：小巨人

小巧、灵活、出人意料的强大——就像蚁人，但用于逻辑。

• 大小：仅3.8B参数，却支持128K令牌上下文长度。
• 训练数据：来自更强大教师模型的合成数学数据。
• 专业化：逐步逻辑，适合移动或边缘场景。

⚠ 注意事项：

• 不是通用模型——在数学/逻辑之外的表现不佳。
• 可能会因为较小的规模而产生事实幻觉（建议使用RAG）。

简而言之：非常适合轻量级数学任务，但不是下一个聊天机器人引擎。

2、如何使用Phi-4推理模型？

这些模型完全开源，并且权重可以在Hugging Face上获取。请查看这个链接。

下面的代码片段可用于本地加载模型

pip install flash_attn==2.7.4.post1 torch==2.5.1 transformers==4.51.3 accelerate==1.3.0

import torch  
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline  
torch.random.manual_seed(0)  

model_id = "microsoft/Phi-4-mini-reasoning"  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  
    model_id,  
    device_map="cuda",  
    torch_dtype="auto",  
    trust_remote_code=True,  
)  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)  

messages = [{  
    "role": "user",  
    "content": "如何解方程3*x^2+4*x+5=1?"  
}]     
inputs = tokenizer.apply_chat_template(  
    messages,  
    add_generation_prompt=True,  
    return_dict=True,  
    return_tensors="pt",  
)  

outputs = model.generate(  
    **inputs.to(model.device),  
    max_new_tokens=32768,  
    temperature=0.8,  
    top_p=0.95,  
    do_sample=True,  
)  
outputs = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:])  

print(outputs[0])

3、何时使用哪个模型？

• 需要文档的长上下文吗？ 迷你版有128K令牌。
• 需要在数学上达到最大准确性吗？ 选择增强版。
• 只是想测试一下？ 从基础模型开始。

4、最终想法

微软不仅仅是在追赶——他们在推理领域以精益、智能和令人耳目一新的开放姿态冲刺。

如果你正在构建自主代理、辅导系统，或者只是探索逻辑密集型LLMs，Phi-4推理模型绝对值得一试。记住：在高风险应用场景中，测试后再信任。

希望你能尝试新的推理模型！！！

原文链接：Phi-4-Reasoning: Microsoft’s new LLMs are Smarter, Faster, Free-er

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