Key Specifications
| Vendor | other |
|---|
| Version | phi-3-mini |
|---|
| Release Date | 2024-04-22 |
|---|
| Context Window | 4096 tokens |
|---|
| Input Modalities | text |
|---|
| Output Modalities | text |
|---|
| License | MIT |
|---|
| Documentation | https://huggingface.co/models |
|---|
Benchmark Performance
| Benchmark | Score | Unit | Evaluated At | Notes | Source |
|---|
| MMLU | 43.6 | % | 2024-04-22 | 5-shot | view |
| HUMANEVAL | 26.9 | pass@1 | 2024-04-22 | — | view |
| GSM8K | 40.9 | % | 2024-04-22 | 0-shot CoT | view |
| MATH | 17.9 | % | 2024-04-22 | 0-shot CoT | view |
| BBH | 55.9 | % | 2024-04-22 | 3-shot CoT | view |
| GPQA | 20.7 | % | 2024-04-22 | 0-shot | view |
| IFEVAL | 54.9 | % | 2024-04-22 | prompt_strict | view |
| ARC | 84.4 | % | 2024-04-22 | challenge | view |
| MUSR | 33.5 | % | 2024-04-22 | 0-shot | view |
| WINOGRANDE | 67.1 | % | 2024-04-22 | 0-shot | view |
Pricing
| Tier | Price | Currency |
|---|
| Input | $0.1 / Mtok | USD |
| Output | $0.1 / Mtok | USD |
| Cache Read | $0 / Mtok | USD |
| Cache Write | $0 / Mtok | USD |
Source:
https://huggingface.co/models
· as of 2024-04-22
Compliance
- Data Residency: self-host
- SOC2: ✗
- HIPAA: ✗
- GDPR: ✗
- ISO 27001: ✗
Phi-3 Mini
Обзор модели
Microsoft Phi-3 Mini 3.8B 轻量模型, 4K 上下文 (可扩展 128K), 训练数据高质量, 性能超越 Llama 2 7B。
Основные характеристики
| Поставщик | Версия | Дата выпуска | Окно контекста | Входные модальности | Выходные модальности | Лицензия |
|---|
| Other | phi-3-mini | 2024-04-22 | 4K | text | text | MIT |
Производительность
| Бенчмарк | Очки | Единица | Примечания |
|---|
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 43.6 | % | 5-shot |
| HumanEval | 26.9 | pass@1 | — |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 40.9 | % | 0-shot CoT |
| MATH | 17.9 | % | 0-shot CoT |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 55.9 | % | 3-shot CoT |
| GPQA | 20.7 | % | 0-shot |
| IFEval | 54.9 | % | prompt_strict |
| ARC | 84.4 | % | challenge |
| MUSR | 33.5 | % | 0-shot |
| WinoGrande | 67.1 | % | 0-shot |
Цены
| Вход | Выход | Чтение кэша | Запись кэша |
|---|
| — | — | — | — |
за миллион токенов
Сильные стороны
Слабые стороны
- MMLU 仅 43.6,知识推理偏弱。
- HumanEval 26.9,代码能力较弱。
- 闭源专有模型,不支持自托管。
- 上下文窗口 4K 偏小。
Сценарии
Ссылки