# Phi-3.5 – 微软推出的新一代AI模型，mini、MoE混合和视觉模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/27382/
- Published: 2026-07-09T12:17:00+08:00
- Author: 站外新闻

## Phi-3.5是什么

Phi-3.5是微软推出的新一代AI模型系列，包含 Phi-3.5-mini-instruct、Phi-3.5-MoE-instruct
和 Phi-3.5-vision-instruct 三个版本，分别针对轻量级推理、混合专家系统和多模态任务
设计。Phi-3.5采用MIT开源许可证，具有不同参数规模，支持128k上下文长度，优化了多语言
处理和多轮对话能力，在基准测试中性能表现超越了GPT4o、Llama 3.1、Gemini Flash等同类
模型。

阅读目录

 * [Phi-3.5是什么](https://paooo.com/aigc-news/27382/#phi35%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Phi-3.5系列模型的性能评估和功能特色](https://paooo.com/aigc-news/27382/#phi35%e7%b3%bb%e5%88%97%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e8%af%84%e4%bc%b0%e5%92%8c%e5%8a%9f%e8%83%bd%e7%89%b9%e8%89%b2)
 * [Phi-3.5的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/27382/#phi35%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [如何使用Phi-3.5](https://paooo.com/aigc-news/27382/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8phi35)
 * [Phi-3.5的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/27382/#phi35%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Phi-3.5 – 微软推出的新一代AI模型，mini、MoE混合和视觉模型 - 配图](https://paooo.
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## Phi-3.5系列模型的性能评估和功能特色

 * **Phi-3.5-mini-instruct **
    - **参数量**：Phi-3.5-mini-instruct 拥有大约 38.2 亿参数。
    - **设计目的**：该模型专为遵守指令而设计，支持快速推理任务。
    - **上下文支持**：支持 128k token 的上下文长度，适合处理长文本数据。
    - **适用场景**：适合在内存或计算资源受限的环境，能执行代码生成、数学问题求解
      和基于逻辑的推理等任务。
    - **性能**：在多语言和多轮对话任务中表现出色，并且在 RepoQA 基准测试中，测量“
      长上下文代码理解”的性能超越了其他类似大小的模型，如 Llama-3.1-8B-instruct 
      和 Mistral-7B-instruct。
    - **训练细节**：使用 512 个 H100-80G GPU，在 10 天内训练了 3.4 万亿个 tokens。

 * **Phi-3.5-MoE-instruct**
    - **参数量**：Phi-3.5-MoE-instruct 拥有大约 419 亿参数。
    - **架构特点**：该模型采用了混合专家架构，将多个不同类型的模型组合成一个，每
      个模型专门处理不同任务。
    - **上下文支持**：支持 128k token 的上下文长度，适合处理复杂的多语言和多任务
      场景。
    - **性能表现**：在代码、数学和多语言理解方面表现出色，在特定的基准测试中通常
      优于大型模型，包括在 RepoQA 基准测试中的优异表现。
    - **多任务能力**：在 5-shot MMLU（大规模多任务语言理解）基准测试中，在 STEM、
      人文学科、社会科学等多个学科的不同层次上超越了 GPT-40 mini。
    - **训练细节**：使用了 512 个 H100-80G GPU，在 23 天内训练了 4.9 万亿个 tokens。

 * **Phi-3.5-vision-instruct**
    - **参数量**：Phi-3.5-vision-instruct 拥有大约 41.5 亿参数。
    - **功能集成**：该模型集成了文本和图像处理功能，使其能够处理多模态数据。
    - **适用任务**：特别适用于一般图像理解、光学字符识别（OCR）、图表和表格理解以及
      视频摘要等任务。
    - **上下文支持**：支持 128k token 的上下文长度，允许模型管理复杂的多帧视觉任务。
    - **训练数据**：模型使用合成数据集和筛选后的公开数据集进行训练，重点放在高质量、
      推理密集的数据上。
    - **训练细节**：使用了 256 个 A100-80G GPU，在 6 天内训练了 5000 亿个 tokens。

## Phi-3.5的项目地址

 * **GitHub仓库**：[https://github.com/microsoft/Phi-3CookBook](https://github.com/microsoft/Phi-3CookBook)
 * **Phi-3.5-mini-instruct 模型地址**：[https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-mini-instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-mini-instruct)
 * **Phi-3.5-MoE-instruct 模型地址**：[https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-MoE-instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-MoE-instruct)
 * **Phi-3.5-vision-instruct 模型地址**：[https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-vision-instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-vision-instruct)

## 如何使用Phi-3.5

 * **环境准备**：确保开发环境满足模型运行所需的硬件和软件要求，例如Python环境、必要
   的库和框架。
 * **获取模型**：访问Phi-3.5模型的Hugging Face模型库，下载模型代码。
 * **安装依赖**：根据模型的文档说明，安装所需的依赖库，例如Transformers库、PyTorch
   或TensorFlow。
 * **加载模型**：使用API或代码片段加载Phi-3.5模型。例如，如果使用Hugging Face的Transformers
   库，可以使用模型的名称或路径来加载模型。
 * **数据处理**：准备输入数据，根据模型的要求进行预处理，如分词、编码等。
 * **模型配置**：根据应用场景配置模型参数，例如设置上下文长度、选择特定的任务配置
   等。
 * **执行任务**：使用模型执行所需的任务，如文本生成、问答、文本分类等。

## Phi-3.5的应用场景

 * **Phi-3.5-mini-instruct**：小巧而高效的AI模型，适用于嵌入式系统和移动应用中的
   快速文本处理和代码生成。
 * **Phi-3.5-MoE-instruct**：专家混合模型，为数据分析和多语言文本提供深度推理，适合
   跨学科研究和专业领域。
 * **Phi-3.5-vision-instruct**：先进的多模态处理能力，适合自动图像标注、视频监控
   和复杂视觉数据的深入分析。

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