Разбор
Microsoft Phi 4 - маленькая модель, которая бьёт крупных
14 миллиардов параметров против 1.8 триллиона у GPT-4 - и Phi 4 выигрывает на математике. Разбираем что умеет, сколько стоит и кому подходит.
14 миллиардов параметров. GPT-4 имеет около 1.8 триллиона. Microsoft Research в 2025 году выпустила Phi 4 - и она обогнала модели в 10 раз крупнее на математических тестах. Весь секрет в данных для обучения: не в размере, а в качестве того, на чём тренировали модель.
Это важно понимать сразу. Phi 4 весит 8-10 ГБ в квантизированном виде. Она запускается на ноутбуке без видеокарты за 2-3 минуты. Она бесплатна при локальном запуске. Это принципиально другая история по сравнению с облачными гигантами.
Что умеет
| Возможность | Статус |
|---|---|
| Работа с текстом | ✅ Хорошо |
| Написание кода | ✅✅ Отлично |
| Математика и логика | ✅✅ Отлично |
| Локальный запуск | ✅ Да, без GPU |
| Анализ картинок | ❌ Нет |
| Работа с видео | ❌ Нет |
| Поиск в интернете | ❌ Нет |
По коду Phi 4 реально хороша. На бенчмарке HumanEval она обходит Mistral 7B и Llama 3 8B. По математике (MATH benchmark) - тоже в лидерах своего весового класса. Писать скрипты, отлаживать функции, объяснять чужой код - для этого хватает с запасом.
На что годится
Разработчику на слабом железе. Phi 4 через Ollama работает на MacBook с 16 ГБ оперативки без каких-либо проблем. Нет GPU - не страшно. Отвечает быстро, токены генерирует шустро.
Работа оффлайн. В командировке, в самолёте, в месте без интернета - модель крутится локально и полностью приватно. Никакие данные никуда не уходят.
Автоматизация и скрипты. Phi 4 хорошо генерирует Python, JavaScript, SQL. Для задач типа «напиши скрипт для парсинга» или «объясни этот код» - справляется уверенно.
Цена на API. Через Azure или Polza AI это обходится в 6-7 рублей за миллион токенов. Если у вас высоконагруженная задача и бюджет ограничен - это в 10-20 раз дешевле GPT-4o.
Версии и цены
| Способ запуска | Цена |
|---|---|
| Ollama локально | Бесплатно |
| LM Studio локально | Бесплатно |
| Azure API | ~6-13 руб/1M токенов |
| Polza AI | ~6.78 руб/1M токенов |
Скачать модель можно с Hugging Face или прямо через команду ollama pull phi4. Размер файла - около 8.5 ГБ для версии Q4.
Честно
Phi 4 уступает GPT-4o, Claude Sonnet 4 и Gemini Pro по общему качеству. Не на 10%, а ощутимо - особенно на сложных многошаговых рассуждениях, работе с длинным контекстом и нюансах языка.
На русском работает заметно хуже, чем на английском. Промпты лучше писать по-английски - результат будет лучше.
Картинок нет. Поиска нет. Для задач, где нужен мультимодальный ввод или актуальные данные из сети, Phi 4 не подходит.
Phi 4 - это инструмент с конкретной нишей. Быстрый, дешёвый, оффлайн, хорош в коде. Для всего остального есть другие варианты.
API, CLI и приложения
| API | ✅ microsoft/phi-4 через Polza AI — текст, рассуждения, код (компактная эффективная модель) |
| CLI | ❌ (через Ollama локально) |
| Десктоп | ❌ (open-source, через Ollama / LM Studio на macOS, Windows, Linux) |
| Мобильное | ❌ |
Попробовать Phi 4 через API без настройки Azure можно на Polza AI - там же доступны GPT-4o, Claude и десятки других моделей для сравнения.
Читайте также: Все нейросети 2026 года - обзор 28 инструментов для обычных людей
Источники
Читайте также
Часто задаваемые вопросы
- Что такое Microsoft Phi 4?
- Phi 4 - небольшая языковая модель от Microsoft Research с 14 миллиардами параметров. При маленьком размере обгоняет многие более крупные модели на задачах с кодом и математикой. Открытый код - можно скачать бесплатно.
- Phi 4 бесплатный?
- Код открытый. Через Ollama или LM Studio - запускается бесплатно на своём компьютере. Azure API платный, но дёшево: около 6-7 рублей за миллион токенов.
- Phi 4 лучше ChatGPT?
- По общему качеству - нет. По эффективности на код и математику относительно размера - да. Phi 4 работает локально без интернета и на слабом железе. ChatGPT требует интернета и подписки.
- Как запустить Phi 4 локально?
- Через Ollama: команда ollama run phi4. Через LM Studio: скачать приложение, найти phi-4 в каталоге. Нужно около 8-10 ГБ оперативной памяти. Работает без GPU на большинстве современных ноутбуков.
Пока без комментариев. Будьте первым.