Microsoft Phi

Техническая экосистема Phi-4: обзор архитектуры 2026 года

По состоянию на январь 2026 года семейство Phi-4 переопределяет логический вывод на граничных устройствах, разделяя вычисления и длину последовательности. Архитектура использует SambaY — гибридную структуру, интегрирующую блоки управляемой памяти (GMU) для поддержания линейной сложности предзаполнения 📑.

Гибридный логический вывод и слой инференса

Модели выходят за рамки плотных трансформеров, используя механизмы дифференциального внимания для стабилизации производительности в длинных контекстах при минимизации накладных расходов на ввод-вывод KV-кэша 📑.

• Пропускная способность Flash-Reasoning: Достигает до 10-кратного увеличения скорости декодирования через гибридный путь декодера, оптимизированный для задач логического вывода в реальном времени на локальных NPU 📑.
• Mixture-of-LoRAs (MoL): Мультимодальная версия на 5,6 млрд параметров использует модально-специфичные маршрутизаторы, позволяющие одновременно обрабатывать 2,8 часа аудио и потоки высокого разрешения без интерференции весов 📑.
• Прямое отображение на NPU: Полная поддержка Windows 11 26H1 AI Foundry Local, обеспечивающая выполнение в режиме Zero Trust с 4-битной квантизацией KV-кэша 🧠.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Изоляция данных и масштабирование логики

Трассировки логического вывода Phi-4 донастраиваются на синтетических наборах данных, созданных моделями передового уровня (OpenAI o3-mini/o4), обеспечивая паритет логики с моделями, превышающими их по размеру в 20 раз 📑.

• Контекстная память: Поддержка до 128K токенов (мультимодальная версия) и 64K (Flash), использующая мультиязычный словарь на 200 000 токенов (на базе tiktoken) 📑.
• Оркестрация с приоритетом конфиденциальности: Локальное выполнение на NPU Snapdragon X2 гарантирует, что конфиденциальные данные никогда не покидают физическую память хоста, полностью исключая облачную телеметрию 🧠.

Рекомендации по развертыванию

Архитекторам следует отдавать приоритет модели Phi-4-mini-flash для RAG-приложений, чувствительных к задержкам. Для сложного многоэтапного планирования требуется вариант 14B Reasoning. Убедитесь, что оборудование поддерживает DirectML 1.15+ или расширения ONNX Runtime 2026 для использования гибридных ускорительных путей 📑.