OpenGPTAI意思決定ワークスペース前提 · モデルファミリー: Phi
カタログ確認元 ↗Phi
効率的なローカル、エッジ、制約機器向けのMicrosoftの小型公開系列です。
ファミリーの長所
小さな構成は端末上と低資源環境に向きます。 公開モデルのため適応と非公開実行ができます。
ファミリーの制約
小型化により課題範囲と容量の交換が生じます。 速度と品質は対象機器上で測定する必要があります。
選定前に正確な版を確認してください。機能、料金、文脈上限、遅延、ツール、地域別の提供状況は利用経路によって異なります。
公式モデルプロフィール
Phi-4 Multimodal Instruct
提供元で確認したカタログ項目と、範囲を明示した公開ランキング情報です。
履歴 · 自動認定なし。 参照用にのみ保存されています。このモデルは現在の更新レーダーには使用されません。
公式モデルID
履歴 · 自動認定なしmicrosoft/Phi-4-multimodal-instruct
- 提供元
- Microsoft
- モデルファミリー
- Phi
- リリース世代
- 前提 · 現行世代
- カタログ状態
- 履歴 · 自動認定なし
- 自動検証日
- 不明 · 自動認証なし
- ライフサイクル最終確認日
- ライフサイクル情報源
- ライフサイクル情報源
- ライフサイクルの根拠
- 提供元が所有するリポジトリで microsoft/Phi-4-multimodal-instruct が公開されています。一般提供とは公開済みのモデルウェイトを指し、ホスト型 API の提供や、制限のないデプロイ権限を意味するものではありません。 履歴
代表的な用途
前提 · 自分で実行・調整する · 問題解決やコーディング · 日常業務を行う
ファミリーの制約
前提 · 小型化により課題範囲と容量の交換が生じます。
公開ランキング情報
Unknown · この正確な版に対応づけられた公開ランキング情報はまだありません。
選定前に正確な版を確認してください。機能、料金、文脈上限、遅延、ツール、地域別の提供状況は利用経路によって異なります。
前提 · OpenGPTカタログ案内
適した用途
- テキストと画像、音声などの対応メディアを組み合わせる業務。
- 効率的なローカル、エッジ、制約機器上の推論とコーディング。
強み
- マルチモーダル版はテキスト以外の入力も扱う位置づけです。
- Phi-4 Multimodal Instruct は提供元カタログでマルチモーダル版として位置づけられています。
弱み
- 一般提供でも、すべての製品、アカウント、接続先で同じ機能が使えるとは限りません。
- この正確な版の機能、料金、遅延、文脈上限、ツール、地域別提供状況を提供元で確認してください。
代替候補
前提 · 以下は提供元で確認したモデルファミリー、カタログ上の役割、ライフサイクル情報から作成したOpenGPTの意思決定案内です。この正確な版の実測結果ではありません。機能、料金、遅延、文脈上限、ツール、地域別提供状況を提供元で確認してください。
モデルファミリー
モデルファミリー単位の案内
以下は公式の位置づけに基づくモデルファミリー全体の説明です。この正確な版の実測結果ではありません。
提供元資料とOpenGPT上の分類を分けて表示します。
バージョン間の違い
同じモデルファミリーから、公式資料にある2つのモデルIDを比較します。提供元ID・資料・公開ランキング情報を表示し、OpenGPT上の分類は別に明示します。| バージョン間の違い | Phi-4 Multimodal Instruct | Phi-4 |
|---|---|---|
| 公式モデルID | microsoft/Phi-4-multimodal-instruct | microsoft/phi-4 |
| 一覧の状態 | Historical · Not automatically certified | Historical · Not automatically certified |
| OpenGPT上の分類 | Assumption · マルチモーダル | Assumption · オープン・中 |
| 現在の公開ランキング情報 | — | — |
| 提供元資料 | Microsoft ↗ | Microsoft ↗ |
| モデル詳細 | モデル詳細 → | モデル詳細 → |
機能差を確認できる公開情報はありません。速度、価格、コンテキスト長、品質は推測しません。
公式モデルプロフィール
公式リソース
以下は提供元のサイトです。利用可能な版は、製品、アカウント、地域、エンドポイントによって異なる場合があります。
公式モデルプロフィール
0公開ランキング情報
各行は1つの公開指標と情報源を保持します。異なる情報源のスコアを直接比較することはできません。
この正確な版に対応づけられた公開ランキング情報はまだありません。
データがないことは0点や低品質を意味しません。この版に公開結果を安全に対応づけられないという意味です。