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基准测试看起来很棒，而且模型权重已经发布一段时间了，但令人惊讶的是，我还没有看到任何关于它的评测，特别是与Qwen 2.5 14b及其他类似规模的相关模型相比，它在数学和编码方面的性能；在这方面有什么见解吗？

讨论总结

这是一个关于phi4模型性能的讨论。评论者们从多个方面对phi4进行评价，包括与其他模型在不同任务（如法律、编码、写作、多语言、STEM等方面）的比较，既有认为它在某些方面表现不错，如推理能力、基准测试方面较好，也有指出其存在的问题，像缺乏生气、在多轮交互和代码指令遵循方面表现欠佳等，同时还有关于测试版本、测试停止原因以及正确提示使用等方面的讨论，整体氛围较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 phi4在多语言使用方面表现优秀（如新闻摘要和翻译），且在自己使用的5种语言场景下表现良好
    • 支持理由：评论者分享了自己使用的多语言案例，如阿拉伯语、乌克兰语、韩语、汉语、日语等多语言的新闻摘要和翻译场景下phi4的表现不错。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 phi4在STEM方面能力很强，但代码和指令遵循能力欠佳
    • 正方观点：评论者通过与其他模型对比得出phi4在STEM能力上的优势，在自己的测试中发现代码和指令遵循方面存在不足。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 phi4在0 shot时是很好的基准测试破局者模型，但多轮交互能力与其他模型相比严重缺乏
    • 支持理由：通过与Gemma 9B或Nemo 12B对比得出。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 phi4在指令遵循方面表现良好，但需要正确提示才能发挥最佳效果
    • 支持理由：评论者给出了具体的正确提示示例及解释。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 phi4在低温度下回答特定总统问题时每次都能正确回答，体验较好
    • 支持理由：评论者分享了测试示例。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Legal: like any 14b, def better than 7b, 9b, comparable to 27b surprisingly, but worse than 32b.”
    • 亮点：简洁地对比了phi4在法律方面与其他不同规模模型的性能。
  2. “🤔 It’s a decent model around Nemo 12B & Qwen2.5 14B level.”
    • 亮点：对phi4模型的整体水平给出了一个大概的定位。
  3. “👀 初看它令人印象深刻，但处理多轮逻辑问题时表现就会有些差强人意。”
    • 亮点：概括了phi4初步印象不错但在多轮逻辑问题处理上的不足。
  4. “😏 isr_431：For coding, it is definitely outclassed by Qwen2.5 14b and its coder variant.”
    • 亮点：明确指出phi4在编码方面不如Qwen2.5 14b及其编码变体。
  5. “🤩 SocialDinamo: I like asking "Please name the 13th, 31st and 72nd presidents of the USA." And it nails that every time at a low temp.”
    • 亮点：给出了phi4在回答特定问题时的正面测试示例。

情感分析

总体情感倾向比较中性，既有对phi4模型肯定的观点，如在某些任务中的良好表现、在特定场景下的正确回答等；也有指出不足的地方，像在多轮交互、代码指令遵循、创意写作等方面的欠佳表现。主要分歧点在于对phi4模型在不同任务中的评价，可能是因为测试者使用的版本不同、测试场景和任务的差异以及个人对模型的不同期望导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何正确提示phi4以发挥最佳效果可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果phi4在后续改进中能够解决目前存在的问题，如多轮交互能力不足、代码指令遵循欠佳等，可能会在自然语言处理相关领域得到更广泛的应用。

详细内容：

标题：关于 Phi4 模型性能的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“Has anyone tested phi4 yet? How does it perform?”的帖子引发了众多关注。该帖子的点赞数和评论数众多，大家围绕着 Phi4 模型的性能展开了热烈讨论。

帖子的主要内容是，尽管 Phi4 模型的基准测试看起来不错，模型权重也已发布有段时间，但却罕见相关评测，尤其是在与 Qwen 2.5 14b 等类似规模模型对比时，在数学、编码等方面的性能如何。

讨论的焦点集中在多个方面。有人表示，Phi4 模型在法律方面，像任何 14b 模型一样，肯定比 7b、9b 好，令人惊讶地能与 27b 相媲美，但不如 32b。在编码方面，与 qwen 14b 相比缺乏细节。在写作方面，对于某些特殊用例有着独特的风格。在多语言方面表现顶级。还有人认为这是一个适用于多种语言的不错的全能模型。

有人说，Phi4 模型在推理方面不错，STEM 能力很好，但在代码和指令跟随方面表现一般，默认氛围很中性且有点枯燥，不像微软其他模型那样严格审查。有人觉得它在一次性操作方面表现出色，但进行多次逻辑问题处理时就有些不足。还有人认为它对于指令跟随表现很好，但需要正确提示才能发挥最佳效果。

也有人指出，Phi4 模型在较长对话中枯燥平淡的文风比较明显。对于编码，明显不如 Qwen2.5 14b 及其编码变体。不过，也有人认为它不错，比如在数学和推理方面与 Gemma2-27B 相似，略优于 Qwen2.5-14B 和 Mistral-Small-22B，但仍逊于 Qwen2.5-32B，多语言能力比 Phi3 时代稍好。

有人因为它拒绝讲黑色幽默笑话而停止测试，也有人是它的粉丝，用特定测试方式对它很满意。有人在实际使用中发现它在代码生成和创意写作方面表现一般。

总的来说，对于 Phi4 模型的评价各有不同，有人认为它有出色之处，也有人指出其存在的不足。这也反映出大家对于模型性能的期望和实际体验之间的差异。