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从Azure AI铸造厂下载模型并转换为GGUF格式。这是非官方发布版本，微软官方发布将于下周进行。可以从我的Hugging Face资源库下载，链接为https://huggingface.co/matteogeniaccio/phi-4/tree/main。感谢u/fairydreaming和u/sammcj提供的提示。编辑：可用的量化类型有Q8_0、Q6_K、Q4_K_M和f16，还上传了未量化的模型，不打算上传其他量化版本。

讨论总结

这个讨论主要围绕Microsoft Phi - 4 GGUF模型的非官方发布展开。许多用户分享了对该模型的测试体验，包括在文本处理、多语言性能等方面的表现，也有用户对其与其他模型进行比较。此外，还有模型的应用、运行、许可证变更等相关话题被提及，同时评论中包含各种不同的情感倾向。

主要观点

  1. 👍 Phi - 4模型在文本翻译和处理大量文本方面表现良好
    • 支持理由：评论者测试发现它能进行简单的文本翻译、总结大量文本并且很好地遵循系统提示
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Phi - 4比之前的Phi模型要好
    • 正方观点：有用户重新下载Phi3对比后，发现Phi4在很多方面表现更优
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型在特定环境下测试成功且初步测试输出的内容质量较好
    • 支持理由：如在16GB GPU上适配16K上下文且剩余空间，输出简洁、结构佳且信息丰富
    • 反对声音：无
  4. 🤔 就目前的少量测试来看，phi4并不全面优于Gemma2 9B和Qwen 2.5 - 14B
    • 正方观点：根据自己少量的多语言、编码知识及推理基准测试得出
    • 反方观点：无
  5. 😕 该模型不是AGI
    • 支持理由：有用户通过测试得出此结论
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Damn, this time it’s legit!”
    • 亮点：直接表达出对模型的认可，简洁有力。
  2. “🤔 Ok, I might have been wrong from my last post on the subject of phi4 lmao.”
    • 亮点：体现出用户根据新的体验改变之前的看法，比较坦诚。
  3. “👀 It feels surprisingly smart considering it is "only" 14B model.”
    • 亮点：强调了对14B模型智能程度的惊喜。
  4. “😎 I’ll stick to NSFW capable models & not this neutered ones.”
    • 亮点：鲜明地表达出对Microsoft Phi - 4模型的不认可以及对其他模型的偏好。
  5. “😏 This is waaaaay better than previous phi models!”
    • 亮点：突出了Phi - 4与之前Phi模型的比较结果。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面评价也有负面评价。正面评价主要集中在模型在文本处理、多语言性能等方面的良好表现，以及对模型分享者的感谢。负面评价包括认为模型不是AGI、在空间/情境感知方面表现不佳、不如其他某些模型等。主要分歧点在于模型的性能是否真的优秀以及与其他模型相比的优劣，可能的原因是不同用户的测试场景、使用目的和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在更多特定领域（如医疗保健知识）的测试、模型的量化版本添加、模型运行时的参数设置等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型在更多测试中表现出优势，可能会影响相关行业对该模型的应用选择；对模型量化等技术改进方面也可能促使更多研究和探索。

详细内容：

标题：Microsoft Phi-4 GGUF 引发Reddit热议

在Reddit上，一则关于“Microsoft Phi-4 GGUF available. Download link in the post”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子提供了Microsoft Phi-4模型的下载链接，并介绍了相关情况。帖子获得了大量的点赞和评论。

主要讨论方向集中在Phi-4模型的性能、与其他模型的比较、使用体验、功能限制以及应用场景等方面。

文章将要探讨的核心问题或争议点是：Phi-4模型在实际应用中的表现究竟如何，是否真的优于之前的版本以及其他竞争模型。

讨论焦点与观点分析如下： 有人认为Phi-4这次表现出色，比如能够完美遵循系统提示，在翻译和总结大量文本方面表现优秀，且比之前的Phi模型有了显著提升。 有用户在测试后表示，Phi-4与Qwen 2.5 14b大致相当甚至略好，但在创意写作方面表现一般，模型受到较多审查限制。 也有人指出Phi-4在多语言性能方面比Phi-3有了很大进步，但与Gemma2 9B和Qwen 2.5-14B相比，在某些方面还存在差距。 还有用户提到模型的指令跟随能力仍有待提高，且在空间和情境感知方面表现不佳。 不过，也有用户对Phi-4在医疗知识测试中的出色表现给予肯定。

在讨论中，存在的共识是Phi-4在某些方面确实有所进步，但在不同的应用场景和与其他模型的比较中，评价存在差异。

特别有见地的观点如有人详细描述了对Phi-4进行测试的过程和结果，为大家提供了更具体的参考。

总的来说，关于Microsoft Phi-4模型的讨论丰富多样，反映了大家对新模型的期待和关注。