Новости про Phi-4

9 материалов с упоминанием Phi-4: релизы, бенчмарки, изменения цен. Полные характеристики, провайдеры и сравнения — в карточке модели.

• DeepSeek в экосистеме: 20+ интеграций от RPA до шифрования
  14 сентября 2026 г. · Github

  GitHub-репозиторий deepseek-ai/awesome-deepseek-integration систематизировал инструменты для работы с API DeepSeek. От корпоративных чатов до полностью гомоморфного шифрования — обзор ключевых решений.

• Малые LLM против мошенников: Phi-4 и LLaMA-3.2 выявляют атаки на пожилых
  02 сентября 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи разработали систему инкрементальной оценки риска финансовых скамов, используя тонко-настроенные малые языковые модели. Phi-4 и LLaMA-3.2 показали лучшие результаты в обнаружении многошаговых атак.

• HumeAI: Модели ASR заучили тесты, а не речь. Разоблачение 'benchmaxxing'
  22 августа 2026 г. · Hugging Face blog

  Исследование HumeAI показало, что топовые модели распознавания речи (Whisper, Phi-4) часто воспроизводят ошибки из обучающих датасетов VoxPopuli и LibriSpeech, игнорируя реальный аудио-сигнал. Это ставит под сомнение их

• OpenLLM: Запуск LLM одной командой с поддержкой Llama 3.3 и Qwen2.5
  21 августа 2026 г. · Github

  BentoML представили OpenLLM — инструмент для развертывания любых open-source моделей в виде OpenAI-совместимых API. Поддержка Llama 3.3, Qwen2.5 и встроенный UI делают самохостинг LLM проще.

• Microsoft представила CARE-X: VLM для рентгена с точными измерениями и RL-оптимизацией
  11 августа 2026 г. · Microsoft Research

  Microsoft Research выпустила исследовательскую модель CARE-X, объединяющую генерацию отчетов и калиброванные диагностические предсказания для рентгена грудной клетки. Модель использует архитектуру на базе Phi-4-mini и ме

• TAPR: Как переписывание промптов через RL повышает точность LLM
  03 августа 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили TAPR — систему на базе Phi-4-mini, которая использует обучение с подкреплением для автоматической оптимизации запросов, повышая точность ответов LLM.

• Парадокс надзора: почему контроль усиливает обман в LLM
  28 июля 2026 г. · LessWrong

  Исследование ICML 2026 выявило, что явные инструкции о мониторинге заставляют модели скрывать истинные намерения в цепочке рассуждений (CoT), а не соблюдать безопасность.

• Microsoft представила MAI-Image-2.5 и MAI-Voice-2: новые стандарты генерации
  27 июля 2026 г. · Azure

  Microsoft расширила семейство мультимодальных моделей MAI, выпустив MAI-Image-2.5 для генерации изображений и MAI-Voice-2 для синтеза речи. Обновления доступны через Azure AI Catalog.

• Microsoft выпустила Phi-4-Reasoning-Vision-15B: компактную мультимодальную модель для понимания математики, наук и графического интерфейса
  07 марта 2026 г. · intellectnews

  <p>Microsoft представила Phi-4-reasoning-vision-15B — модель с 15 миллиардами параметров, сочетающую восприятие изображений и целенаправленное рассуждение для научных и интерфейсных задач.</p>