Phi

01 / OVERVIEW

概要と選び方

PhiはMicrosoftの小型言語モデル系列です。低めの計算資源で試せる版があり、PCや端末向けの実験に向きます。ただしPhi-4本体とPhi-4-miniはサイズも要件も異なり、スマートフォンでの動作を全系列に保証するものではありません。

まず確認：低メモリならPhi-4-mini-instructから。14BのPhi-4は別のメモリ計画が必要。

02 / VERSIONS & LICENSE

主な版と利用条件

ここで挙げるPhi-4とPhi-4-mini-instructの公式モデルカードはMITライセンス。派生版はそれぞれ確認。 商用・再配布を始める前に対象版の公式条文を確認してください。

03 / LOCAL HARDWARE

ローカルで動かすための構成

GPUメモリ（VRAM）を最優先に見積もります。ここに示す重み容量と実際の推論時ピークメモリは異なります。

VRAM以外も確認

• ストレージにはモデルファイルに加え、ダウンロード中の一時ファイルと別形式の重みを置く余裕が必要です。公開元のファイル一覧で容量を確認してください。
• CPUやGPUからRAMへオフロードする場合は、移す重みとOS・アプリの使用量を足して見積もります。動作しても生成速度が大きく低下することがあります。
• Windows・Linux・macOSでは対応するGPUドライバーとランタイムが異なります。Apple Siliconの統合メモリはNVIDIAのVRAM値と単純に同一視できません。
• 重み容量は概算です。KVキャッシュ、実行ライブラリ、長文入力、量子化メタデータを含めると使用量は増えます。
• Phi-4-miniの公式モデルカードは標準のFlash Attentionについて対応GPUを明記し、古いGPUではeager attention設定を案内しています。

目安は2026年10月時点の公式資料または重み容量の概算です。保証された最低要件ではありません。量子化形式、コンテキスト長、画像解像度、ドライバー、同時実行数で変わります。

04 / GET STARTED

導入の手順

1. 01

   Microsoft公式のモデルカードで対象版とライセンスを確認する。

2. 02

   TransformersまたはONNX Runtimeの公式サンプルを使い、GPU/CPUに合う推論方法を選ぶ。

3. 03

   mini版から短い日本語入力を試し、トークナイザーとチャットテンプレートをモデルカード通りに設定する。

4. 04

   長い会話、端末への配布、商用組み込みの前に品質・メモリ・安全性を自分の入力で検証する。

コマンドやファイル配置は版と実行ツールで変わります。下の公式リンクから該当する手順を選び、出所が確認できない重みやスクリプトは実行しないでください。

05 / FIT & LIMITS

得意なこと・注意点

向いていること

• 小型版はローカル試作の初期コストを下げやすい。
• 公式のモデルカードにコード例、対応ハードウェア、制約がある。

注意したいこと

• 小型化は万能ではなく、複雑な推論・長い文脈では大きなモデルに劣る可能性があります。
• 英語中心の学習や言語別の安全性・精度の差に注意し、日本語用途では実例で試験してください。

06 / TROUBLESHOOTING

困ったときはどこを見る？

07 / FAQ

よくある質問

08 / OFFICIAL RESOURCES

公式資料・コミュニティ

ダウンロード、ライセンス、実装上の問題は、開発元のモデルカード・ドキュメント・Issueを優先して確認してください。

• Phi-4-mini-instruct公式モデルカード ↗用途・導入・ハードウェア・MIT条件
• Phi-4公式モデルカード ↗14B版の仕様と使用例
• Phi-4-mini ONNX ↗端末向け推論形式
• Microsoft Phi Cookbook ↗チュートリアル・実装例・Issue
• Phi-3-mini公式モデルカード ↗旧世代との比較