Phi

Product

小型言語モデル(オープンSLM)

最終更新: 2026-07-18

6 References

https://www.refbase.ai/entity/phi

Knowledge Dossier

公開済みEvidenceをIdentity / Capability / Credibility / Use Case / Constraints・Current Statusの軸で機械的に集約したものです(新規の主張・推測は含みません)。

Identity

  • PhiはMicrosoftが開発する小型言語モデル(SLM)ファミリーで、Azure上での利用とモデルウェイトの公開の両方が提供される。検証待ち Microsoft Azure — Phi

Capability

  • PhiはMicrosoftが開発する小型言語モデル(SLM)ファミリーで、Azure上での利用とモデルウェイトの公開の両方が提供される。検証待ち Microsoft Azure — Phi
  • Phi-4のモデルカードはHugging Face上で公開されており、MITライセンスでウェイトが提供されている。検証待ち Hugging Face — microsoft/phi-4 Model Card
  • Phi-4のテクニカルレポートがarXivで公開されており、小型モデルで高い推論性能を狙うデータ中心の学習設計が報告されている。検証待ち Phi-4 Technical Report (arXiv)
  • Phi公式の企業ブログ(Windows Experience Blog)(https://blogs.windows.com/windowsexperience/2024/12/06/phi-silica-small-but-mighty-on-device-slm/)は、Phiの導入形態に関する一次情報である。Microsoft公式企業ブログ(Windows Experience Blog)がPhi Silicaについて説明しており、具体的には「Phi Silicaは、Phi-3.5-miniから派生したオンデバイス型の小規模言語モデルであり、(Snapdragon X Seriesを皮切りとする)Windows Copilot+ PCのニューラルプロセッシングユニット(NPU)上で動作し、ローカルで推論を実行することで、Click to Do(プレビュー版)やWord・Outlookでのオンデバイスによる書き換え・要約といった機能を支えており、サードパーティ開発者にはあらかじめチューニング済みの標準搭載APIとして提供されているとしている。」といった記載がある。ただし、提供形態の詳細(対応地域・対応バージョン等)はこのSourceからは確認できません。 Phi SilicaはPhi-3.5-miniの派生モデルとして説明されており、既存Referenceが扱う現行のPhi-4世代そのものではないため、この発見は関連はするが別個の製品・バージョンを裏付けるものであり、Phi-4自体がこの方式で動作することを裏付けるものではない。また提供対象も、すべてのWindows PCではなく(Snapdragon X Seriesを皮切りとする)特定のNPU搭載ハードウェアに限られる。2026年08月22日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Phiの導入形態に関する公開情報
  • Phi公式のofficial product documentation page(Microsoft Azure公式ブログの製品発表記事。Phi-4-multimodal/Phi-4-miniの正式リリースを告知する公式投稿)(https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family/)は、Phiの主要製品・提供機能に関する一次情報である。既存Referenceはテキストベースの基本モデル(Phi-4)とオンデバイス特化のPhi Silicaのみを扱っており、音声・画像・テキストを1つのモデルで統合的に扱うマルチモーダル製品ライン(Phi-4-multimodal)には触れていない。Phiファミリーの製品ラインナップの幅という新しい角度。具体的には「In direct response to customer feedback, we've developed Phi-4-multimodal, a 5.6B parameter model, that seamlessly integrates speech, vision, and text processing into a single, unified architecture.」といった記載がある。ただし、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 この記事は2025年2月26日公開の発表記事であり(2026年にdateModified更新あり)、その後のPhiファミリーの新モデル追加・仕様変更(例:Phi-4-reasoning-vision等)を反映していない可能性がある。ベンチマーク数値等の性能面の詳細評価はこの記事単体では網羅されておらず、別途テクニカルレポートの確認が必要。2026年08月24日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Phi主要製品・提供機能に関する公開情報

Credibility

  • Phi-4のテクニカルレポートがarXivで公開されており、小型モデルで高い推論性能を狙うデータ中心の学習設計が報告されている。検証待ち Phi-4 Technical Report (arXiv)

Use Case

公開Evidence未整備

Constraints / Current Status

  • Phi-4のモデルカードはHugging Face上で公開されており、MITライセンスでウェイトが提供されている。検証待ち Hugging Face — microsoft/phi-4 Model Card
  • Microsoft Azure公式ブログによると、Phi-4-reasoningとPhi-4-reasoning-plusは数学的推論・科学問題の大半のベンチマークでOpenAI o1-miniやDeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bを上回り、AIME 2025テストでは671億パラメータの完全版DeepSeek-R1をも上回る性能を達成した。Phi-4-reasoningは140億パラメータの小型モデルである。検証待ち One year of Phi: Small language models making big leaps in AI

Key References

Knowledge Graph

References — 問い別の知識

データアクセス

各APIエンドポイントはJSON形式でデータを返します。生成AIのツール呼び出し・RAG連携での利用を想定しています。