マイクロソフトがDeepSeek R4に対抗する超推論AIモデル「Phi-1」を発表

まとめ：

• Microsoft は、4 億と 14 億のパラメータでトレーニングされた Phi-3.8 推論 AI モデルをリリースしました。
• Phi-4 推論モデルはサイズが小さいにもかかわらず、DeepSeek R1 や o3-mini などのはるかに大きなモデルと競合します。
• Microsoft によれば、Phi-4 推論モデルはサイズが小さいため、Windows Copilot+ を実行している PC 上で実行できるという。

Microsoft は、Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus、Phi-4-mini-reasoning という 4 つの新しい演繹 AI モデルをリリースしました。これらは、Windows コンピューターやモバイル デバイスなどの端末デバイス向けに設計された小さな言語モデルです。 Phi-14-reasoning AI モデルは XNUMX 億のパラメータでトレーニングされており、複雑な推論タスクを実行できます。

Phi-4-reasoning-plusモデルは、基本的なモデルは同じですが、推論時間の計算に「Plus」機能（Phi-4-reasoningの約1.5倍のトークン数）を用いることで、より高い精度を実現しています。Phi-4-reasoningモデルは、その小規模ながら、DeepSeek R1 671Bやo3-miniといった大規模モデルと競合する性能を持っています。

GPQAベンチマークでは、Phi-4-reasoning-plus-14Bモデルが69.3%のスコアを達成し、o3-miniは77.7%のスコアを達成しました。次に、AIME 2025テストでは、Phi-4-reasoning-plus-14Bが78%、o3-miniが82.5%のスコアを達成しました。これは、Microsoftのミニモデルが、はるかに大規模な主要推論モデルに近づいていることを示しています。

マイクロソフトによると、Phi-4推論モデルは「 OpenAI o3-miniから厳選された推論データを用いて、教師ありファインチューニングによってトレーニングされた」とのことです。さらにマイクロソフトは、「このモデルは、データの適切なフォーマットと高品質の合成データセットを用いることで、より小規模なモデルでも大規模なモデルと競合できることを示している」と述べています。

それとは別に、わずか3.8億個のパラメータで学習された小型のPhi-4-mini-reasoningモデルは、多くの7Bおよび8Bモデルを凌駕する性能を発揮します。AIME 24、MATH 500、GPQA Diamondなどのベンチマークにおいて、Phi-4-mini-reasoning-3.8Bモデルは、o1-miniに匹敵する競争力のある結果を示しています。Phi -4-miniモデルは、 Deepseek-R1モデルによって生成された合成データを使用して微調整されました。

マイクロソフトのPhiモデルは、統合型ニューラルプロセッシングユニットを活用し、Windows Copilot+搭載PCで既にネイティブに利用されています。Phi-4推論モデルが、このマシン上でAI性能をどのように向上させるのか、注目に値します。