マイクロソフトが新しいPhi-4推論AIモデルを発表した。これがなぜ重要なのか

新しい週、新しいAIモデルが登場。この流れに加わったのがMicrosoftで、「Phi-4」シリーズに3つの新モデルが登場。Phi-4推論、Phi-4推論プラス、そしてPhi-4ミニ推論です。

これらの名前は、AI の世界に見られる奇妙な命名規則への取り組みを示すだけでなく、どのような種類の AI モデルであるかを明らかにします。

推論モデルは最近、大きな注目を集めています。これらのモデルは、単純な回答や画像生成にとどまらず、より論理的なアプローチで質問に回答するように特別に訓練されています。多くの場合、事実確認や複雑な問題への対応に優れています。

Phi-4 の推論範囲は、Microsoft が約 1 年前に開始したプロジェクトである Microsoft の「小型モデル」ファミリを基盤としています。

ここでの目的は、効率性と低コストを優先した小規模な言語モデルを構築することです。これは、膨大な量のデータを入力する大規模言語モデルとは異なり、ほとんどのタスクを非常に詳細なレベルで実行できますが、そのコストは高くなります。

これは、消費者向けタスクと業務ベースのタスクの両方に対応する、このブランドのよく知られた AI モデルである Microsoft Copilot および Copilot 365 とはまったく別のものです。

代わりに、Microsoft の新しいモデルは、より具体的なタスクに焦点を当て、高品質のデータセットとより具体的なトレーニング スケジュールを優先して、小規模で高いパフォーマンスを実現します。

Phi-4推論は140億のパラメータを持つモデルです（パラメータとはモデルの知識量を指し、数値が大きいほど、通常はより多くの知識を持つことになります）。このモデルは高品質のウェブデータを用いて学習されており、数学、科学、コーディングアプリケーションに最適です。

Phi 4-reasoning-plus は同様のデータセットで学習されていますが、特定のタスクにおいてより高い精度を達成するために、より多くの労力を費やすように学習されています。Microsoft は、Phi 4-reasoning-plus のパラメータが 6710 億とはるかに大きいにもかかわらず、Deepseek R1 の性能に近づいていると主張しています。

Phi-4 の推論モデルで何ができるでしょうか?

これらのモデルはすべて、技術レポートとともに AI 開発 Web サイト Hugging Face で公開されています。

しかし、ほとんどの人にとって、Phi-4は最終的に使用するモデルではないでしょう。これらのタイプのモデルは、研究、コーディング、科学研究など、より高度な目的のために設計されています。

より小規模で、より低コストで実行できるモデルを構築することで、Microsoft は Deepseek や Alibaba などの企業に加わり、OpenAI の O3 モデルなどのオプションに比べてこの種のテクノロジーをより低コストにすることに重点を置いています。

AI のこの分野は急速に進歩しており、モデルはより少ないエネルギーでより複雑なタスクを実行し、トレーニング ウィンドウはより短くなり、より多くの人が関与できるよりアクセスしやすいユーザー インターフェイスが実現しています。

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Tom's Guide チームに参加する前、Alex は TechRadar および BBC Science Focus というブランドで働いていました。

彼は BSME 2023 のスペシャリストライター部門で高く評価され、BSME 2025 で最優秀ポッドキャスト賞を受賞したチームの一員でした。

ジャーナリストとして、彼はAIやロボット工学の最新情報、ブロードバンド契約、地球外生命体の存在の可能性、平手打ちの科学など、あらゆる事柄を取材してきました。

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