微软开源新版Phi-4：推理效率暴涨10倍，笔记本可运行

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文章摘要

微软近日开源了Phi-4家族的最新版本Phi-4-mini-flash-reasoning，该版本延续了Phi-4家族参数小、性能强的特点，专门为受算力、内存和延迟限制的场景设计，适合在笔记本、平板电脑等边缘设备上运行。与前一个版本相比，mini-flash采用了微软自研的创新架构SambaY，推理效率提升了10倍，延迟平均降低了2—3倍，整体推理性能实现了显著提升。这一版本尤其适合教育、科研领域，特别是在高级数学推理能力方面表现出色。

SambaY架构是微软与斯坦福大学联合研发的创新解码器混合架构，其核心在于通过引入门控存储单元（GMU）实现跨层的高效记忆共享，从而提升解码效率并保持线性预填充时间复杂度。GMU的设计灵感来源于门控线性单元、门控注意力单元和SSMs中的门控机制，通过可学习的投影和门控机制生成输出，使得当前层输入能够基于每个记忆通道的查询上下文，对前一层的标记混合进行动态的细粒度重新校准。在模型方面，SambaY的自解码器包含交错的Mamba层、滑动窗口注意力、SSM内核及线性层等组件，确保了预填充阶段的线性计算复杂度。

在解码阶段，SambaY架构将一半交叉注意力层的内存I/O复杂度从线性的O(dkv·N)降至常数O(dh)，显著提升了效率。此外，SambaY在训练中采用了LeCun均匀初始化、RMSNorm等技术，进一步提升了训练稳定性。其增强变体SambaY+DA通过引入Differential Attention进一步提升了推理效率。

为了验证SambaY架构的性能，微软进行了广泛的测试，包括长文本生成、推理任务以及长上下文检索能力。在长文本生成任务中，SambaY在处理2K长度的提示和32K长度的生成任务时，解码吞吐量比传统的Phi4-mini-Reasoning模型提高了10倍。在高级数学推理任务中，SambaY在Math500、AIME24/25和GPQA Diamond等测试中表现优异，尤其是在AIME24/25任务中，能够准确解决复杂数学问题并生成清晰的解题步骤。

在长上下文检索任务中，SambaY在Phonebook和RULER等主流基准测试中表现突出。在Phonebook任务中，SambaY在32K长度的上下文中取得了78.13%的准确率，明显优于其他模型。在RULER任务中，即使滑动窗口较小，SambaY仍能保持较高的检索准确率。

为了进一步验证SambaY的可扩展性，微软进行了大规模预训练实验，使用了3.8B参数的Phi4-mini-Flash模型，并在5T tokens的数据集上进行了预训练。尽管在训练过程中遇到了一些挑战，如损失发散等，但通过引入标签平滑和注意力dropout等技术，模型最终成功收敛，并在MMLU、MBPP等知识密集型任务中取得了显著的性能提升。