微软公司今天发布了 Phi-3.5 系列 AI 模型，其中最值得关注的是推出了该系列首个混合专家模型（MoE）版本 Phi-3.5-MoE。
本次发布的 Phi-3.5 系列包括 Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision 和 Phi-3.5-mini 三款轻量级 AI 模型，基于合成数据和经过过滤的公开网站构建，上下文窗口为 128K，所有模型现在都可以在 Hugging Face 上以 MIT 许可的方式获取。AI在线附上相关介绍如下：
Phi-3.5-MoE：首个混合专家模型
Phi-3.5-MoE 是 Phi 系列中首个利用混合专家（MoE）技术的模型。该模型在 16 x 3.8B MoE 模型使用 2 个专家仅激活了 66 亿个参数，并使用 512 个 H100 在 4.9T 标记上进行了训练。
微软研究团队从零开始设计该模型，以进一步提高其性能。在标准人工智能基准测试中，Phi-3.5-MoE 的性能超过了 Llama-3.1 8B、Gemma-2-9B 和 Gemini-1.5-Flash，并接近目前的领先者 GPT-4o-mini。
Phi-3.5-vision：增强型多帧图像理解
Phi-3.5-vision 共有 42 亿个参数，使用 256 个 A100 GPU 在 500B 标记上进行训练，现在支持多帧图像理解和推理。
Phi-3.5-vision 在 MMMU（从 40.2 提高到 43.0）、MMBench（从 80.5 提高到 81.9）和文档理解基准 TextVQA（从 70.9 提高到 72.0）上的性能均有提高。
Phi-3.5-mini：轻量级、强功能
Phi-3.5-mini 是一个 38 亿参数模型，超过了 Llama3.1 8B 和 Mistral 7B，甚至可媲美 Mistral NeMo 12B。
该模型使用 512 个 H100 在 3.4T 标记上进行了训练。该模型仅有 3.8B 个有效参数，与拥有更多有效参数的 LLMs 相比，在多语言任务中具有很强的竞争力。
此外，Phi-3.5-mini 现在支持 128K 上下文窗口，而其主要竞争对手 Gemma-2 系列仅支持 8K。
