原贴链接

英特尔发布了一篇文章（https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/accelerate - microsoft - phi - 4 - small - language - models.html），其中包含Phi - 4 - Mini（4位权重+OpenVINO硬件加速）在其几款芯片上运行的推理速度基准测试结果。能在看到小语言模型（SLM）发布的同时看到实际的性能数据，这很酷（至少，这让我的团队不用再做一次设备上的基准测试了😅）。在一台配备英特尔酷睿Ultra 9处理器和32GB内存的华硕灵耀S14笔记本电脑上，输入/输出1024个标记（tokens）时，每秒可获得约30个标记。https://llminfo.image.fangd123.cn/images/kl5e00430qle1.png!/format/webp看到在典型消费级硬件上本地推理取得进展令人兴奋。他们还在一台配备酷睿i9 - 149000K处理器和独立Arc B580 GPU的电脑上进行了基准测试，其每秒可获得超过90个标记。https://preview.redd.it/y0mrilz70qle1.png?width = 1920&format = png&auto = webp&s = 040651dffabfde774b87c8571af6d53fe050393d

讨论总结

帖子主题是Phi - 4 - Mini在Intel PCs上的性能指标，原帖还分享了相关硬件设备上的测试数据。评论内容多为针对帖子内容提出疑问，如Phi - 4 - Mini与其他技术的比较、运行硬件、概念解释等，也有对Phi - 4 - Mini技术进展的关注，总体氛围平静，没有太多争论。

主要观点

  1. 👍 关注Phi - 4 - Mini的性能表现
    • 支持理由：原帖提到了Phi - 4 - Mini在Intel PCs上的性能指标，这引起了评论者的关注。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 想了解Phi - 4 - Mini与IPEX over OneAPI的比较情况
    • 正方观点：想要深入了解Phi - 4 - Mini在性能方面相对于其他技术的情况。
    • 反方观点：无
  3. 💡 期待Phi - 4 - Mini的GGUF转换尽快被解决
    • 解释：评论者表达了对GGUF转换问题的期待，并且在后续跟进了进展情况。
  4. 💡 对Phi - 4 - Mini运行是否基于NPU表示疑问
    • 解释：评论者对运行硬件提出疑问，推测可能是基于CPU或GPU执行。
  5. 💡 对原帖中的特定概念“4 - bit weights”提出疑问
    • 解释：针对原帖中的概念不太理解，询问是否与模型量化有关。

金句与有趣评论

  1. “😂 I cannot wait until someone works out the GGUF conversion for it.”
    • 亮点：表达了对Phi - 4 - Mini的GGUF转换的期待。
  2. “🤔 Looks like it’s ready, pending this PR, then we can have GGUF conversion "
    • 亮点：跟进GGUF转换的进展情况。
  3. “👀 Is this running on the NPU?”
    • 亮点：对Phi - 4 - Mini的运行硬件提出疑问。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点较少，大部分评论都是针对原帖内容进行提问或者补充相关信息，没有出现明显的对立观点，可能是因为话题比较专业且原帖主要是分享性能指标，评论者更多是想获取更多信息或者解决疑惑。

趋势与预测

  • 新兴话题：Phi - 4 - Mini在不同处理器加速下的性能比较可能会成为后续讨论的话题。
  • 潜在影响：如果Phi - 4 - Mini在更多类型的硬件上进行性能测试并比较，可能会对相关技术的应用场景和优化方向产生影响。

详细内容：

标题：Intel 发布 Phi-4-Mini 在其电脑上的性能指标，引发 Reddit 热议

Intel 发布了一篇文章[https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/accelerate-microsoft-phi-4-small-language-models.html]，公布了 Phi-4-Mini 在几款芯片上的推理速度基准。该帖子引起了众多关注，众多用户纷纷参与讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人询问 Phi-4-Mini 与 IPEX 基于 OneAPI 的对比情况。有用户迫不及待想看到 GGUF 转换的成果，比如有人提到在[https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/12091]有相关讨论，且看起来很快会有解决方案。还有用户表示期待明天的合并，若等不及，可用分支创建量化。有人成功在 llama.cpp 中运行，但也遇到了一些问题，如“Error: llama runner process has terminated: error loading model: missing tensor ‘output.weight’”。有人指出 Phi-4 新版本在词汇、输入输出嵌入共享等方面有变化，导致 Ollama/LLama.cpp 无法理解生成的 gguf。

对于 Phi-4-Mini 是否在 NPU 上运行，有人表示文章未明确说明，猜测主要是 CPU/GPU 执行。关于“4 位权重”，有人解释这是指模型量化。也有人将其与 Snapdragon/ARM Q4_0 CPU 加速进行比较，认为运行 Snapdragon X Plus 的 Asus Zenbook A14 会是有趣的竞争对手。

总的来说，这次讨论呈现出了大家对 Phi-4-Mini 性能及相关技术问题的深入探讨和关注，不同观点的碰撞为进一步理解这一技术提供了丰富的视角。