# Microsoft, 추론에 최적화한 Phi-4 발표

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- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/20657.md](https://news.hada.io/topic/20657.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-05-02T11:36:01+09:00
- Updated: 2025-05-02T11:36:01+09:00
- Original source: [azure.microsoft.com](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai/)
- Points: 3
- Comments: 0

## Summary

Microsoft는 **추론에 최적화**된 새로운 소형 언어 모델군을 발표했습니다. 이 모델들은 **대형 모델과 비견될 성능**을 보이며, 특히 **Phi-4-reasoning**과 **Phi-4-reasoning-plus**는 고품질 데이터를 사용하여 **정확도를 향상**시켰습니다. **Phi-4-mini-reasoning**은 작은 크기에도 불구하고 **다양한 수학 벤치마크에서 우수한 성과**를 보이며, 모바일 및 에지 환경에 적합합니다. 이 모델들은 **Azure AI Foundry 및 HuggingFace**에서 공개되었으며, **개발자 API 및 로컬 통합 도구**도 제공되어 다양한 환경에 쉽게 적용할 수 있습니다.

## Topic Body

- 소형 언어 모델(SLM)의 가능성을 입증한 **Phi 시리즈** 공개 1주년을 맞아, **추론에 최적화되고 멀티스텝 사고에 특화**된 **새로운 모델군을 발표**함  
- 파라미터 규모가 작음에도 불구하고 **대형 모델과 비견될 성능**을 보임  
- **Phi-4-reasoning**: 14B 파라미터, 고품질 reasoning 데이터로 SFT(Supervised Fine-Tuning) 진행  
- **Phi-4-reasoning-plus**: 위 모델에 RL(Reinforcement Learning) 추가, **1.5배 더 많은 토큰 사용으로 정확도 향상**  
- **Phi-4-mini-reasoning**: 3.8B 크기에도 불구하고 다양한 수학 벤치마크에서 **2배 이상 큰 모델들을 능가** , 모바일/에지에 적합  
  - **OpenThinker-7B, Llama-3.2-3B, DeepSeek-R1 계열 등 다양한 모델을 성능 측면에서 능가함**  
  - **OpenAI o1-mini와 유사하거나 우위의 성과**, 특히 Math-500, GPQA Diamond 등 수학 중심 테스트에서 강세  
- 이 모델들은 **Copilot+ PC에서 NPU 최적화 버전**인 **Phi Silica**로 제공되어 Windows 환경에서 빠르고 효율적인 실행 가능  
- Azure AI Foundry 및 HuggingFace에서 공개:  
  - [Phi-4-reasoning](https://huggingface.co/microsoft/Phi-4-reasoning)  
  - [Phi-4-reasoning-plus](https://huggingface.co/microsoft/Phi-4-reasoning-plus)  
  - [Phi-4-mini-reasoning](https://aka.ms/phi4-mini-reasoning/hf)  
- **개발자 API 및 로컬 통합 도구**도 함께 제공되어 다양한 환경에 쉽게 접목 가능

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