微软宣布推出 Phi-4-reasoning-vision-15B，一个拥有 150 亿个参数的开放权重多模态推理模型。

Phi-4-reasoning-vision-15B 是一款功能强大的模型，可用于各种视觉语言任务，例如图像描述、图像问答、文档和收据阅读、作业辅导、图像序列变化推断等等。除了这些通用功能外，它在数学和科学推理以及理解和处理计算机和移动设备屏幕上的元素方面表现尤为出色。

公告称，与流行的开放权重模型相比，Phi-4-reasoning-vision-15B 具有极具吸引力的价值，进一步拓展了准确性和计算成本之间的权衡边界。其性能可与计算时间长十倍甚至更多的模型相媲美，并且比速度相近的模型具有更高的准确性，尤其是在数学和科学推理方面。

Phi-4-reasoning-vision-15B 旨在足够轻量级，能够在配置一般的硬件上运行，同时在需要时仍能进行结构化推理。与许多近期类似规模的开源轻量级视觉语言模型 (VLM) 相比，该模型训练所需的计算量要少得多，仅使用了 2000 亿个 token 的多模态数据。

Phi-4-reasoning-vision-15B 的训练数据集主要由三个来源的数据组成：经过精心筛选和改进的开源数据集；高质量的特定领域内部数据；以及来自定向采集的高质量数据。绝大多数数据属于第一类：即源自开源数据，并经过大幅筛选和改进的数据，改进方式包括移除低质量数据集或记录、通过程序修复数据格式错误，以及使用开源图像作为种子来合成更高质量的配套文本。

除了一般的视觉和语言任务外，Phi-4-reasoning-vision-15B 还被设计用于擅长将视觉输入与结构化推理相结合的任务，例如解决以视觉形式呈现的数学问题（如手写或基于图表的问题），从文档和图表中提取和推理定量信息，以及支持教育或科学分析环境中的多步骤推理。

Phi-4-reasoning-vision-15B 模型还具备通过解读屏幕内容和选择操作来与图形用户界面交互的能力。由于其推理时间短，非常适合对低延迟和模型体积要求较高的交互式环境。

更多详情可查看官方博客。