A Microsoft anunciou nesta quarta-feira o lançamento de uma nova série de modelos de inteligência artificial (IA) com licenciamento permissivo, ampliando sua família Phi de "pequenos modelos de linguagem" (SLMs). Os novos integrantes, Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning e Phi 4 reasoning plus, são focados em "raciocínio", uma capacidade aprimorada para analisar e validar soluções para problemas complexos.
Estes modelos representam um avanço significativo na estratégia da Microsoft, iniciada há um ano com a família Phi, visando oferecer bases eficientes para desenvolvedores de IA criarem aplicações, especialmente em ambientes com recursos limitados ou na "computação de borda" (edge computing).
A Nova Geração Phi: Modelos de Raciocínio
Os modelos de "raciocínio" são projetados para dedicar mais tempo e capacidade computacional à verificação de fatos e à lógica por trás das soluções, tornando-os mais confiáveis para tarefas que exigem precisão.
Phi 4 mini reasoning
Com aproximadamente 3.8 bilhões de parâmetros, este modelo foi treinado com cerca de 1 milhão de problemas matemáticos sintéticos gerados pelo modelo R1 da startup chinesa DeepSeek. A Microsoft indica que o Phi 4 mini reasoning é ideal para aplicações educacionais, como tutoria integrada em dispositivos leves. Vale lembrar que os parâmetros de um modelo geralmente se correlacionam com sua capacidade de resolver problemas.
Phi 4 reasoning
Este modelo possui 14 bilhões de parâmetros e foi treinado com dados web de alta qualidade e demonstrações selecionadas do modelo o3-mini da OpenAI. Segundo a Microsoft, suas principais aplicações estão nas áreas de matemática, ciência e programação.
Phi 4 reasoning plus
Trata-se de uma adaptação do modelo Phi-4 anterior da Microsoft, otimizado como um modelo de raciocínio para alcançar maior precisão em tarefas específicas. A empresa afirma que o desempenho do Phi 4 reasoning plus se aproxima do R1 (um modelo com 671 bilhões de parâmetros) e, em benchmarks internos no teste de habilidades matemáticas OmniMath, iguala o desempenho do o3-mini da OpenAI, demonstrando grande eficiência apesar de seu tamanho relativamente menor.
Desempenho, Eficiência e Disponibilidade
Em uma postagem de blog, a Microsoft destacou a abordagem utilizada: "Usando destilação, aprendizado por reforço e dados de alta qualidade, esses [novos] modelos equilibram tamanho e performance". A empresa complementa: "Eles são pequenos o suficiente para ambientes de baixa latência, mas mantêm fortes capacidades de raciocínio que rivalizam com modelos muito maiores. Essa combinação permite que mesmo dispositivos com recursos limitados executem tarefas complexas de raciocínio de forma eficiente."
Os três novos modelos – Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning e Phi 4 reasoning plus – já estão disponíveis na plataforma de desenvolvimento de IA Hugging Face, acompanhados por relatórios técnicos detalhados, permitindo que a comunidade de desenvolvedores explore e utilize essas novas ferramentas.