Microsoft Phiシリーズ徹底ガイド：小さなのにバカ強いSLMのすべて（2025年最新版）

結論は？

つまり？

Phiシリーズとは？ 小さくてもデカい夢を見るSLM

Large Language Models (LLM) が巨大で高価なのに対し、Phiはパラメータ数が数億〜140億とコンパクト。

なのに、高品質なトレーニングデータ（合成データ + 厳選ウェブデータ）と賢いスケーリングで、大きなモデルに匹敵する性能を引き出してる。

最大の特徴

• データ品質重視：量より質。「教科書みたいなデータ」で教えるから、論理的思考や数学が異常に強い。
• オープンソース：MITライセンスでHugging FaceやAzureで無料で使える。
• エッジ対応：スマホやPCのローカルで動く。プライバシー重視のアプリに最適。
• 責任あるAI：安全性テスト徹底。バイアス低減や有害出力抑制に力入れてる。

Phiシリーズの歴史タイムライン：進化がエグい

• 2023年6月：Phi-1 (1.3Bパラメータ) Pythonコーディング特化。TinyStoriesの考えを継承して、合成データで訓練。コーディングベンチマークでSOTA達成。
• 2023年9月：Phi-1.5 (1.3B) 常識推論と言語理解強化。5倍大きいモデル並みの性能。
• 2023年12月：Phi-2 (2.7B) 13B未満のモデルでトップクラス。MistralやLlama-2の7B/13Bを上回る。論理的推論が強い。
• 2024年4月：Phi-3ファミリー登場
  • Phi-3-mini (3.8B)：スマホで動くレベル。Mixtral 8x7BやGPT-3.5に匹敵。
  • Phi-3-small (7B)
  • Phi-3-medium (14B)
  • Phi-3-vision (4.2B)：ビジョン追加。画像理解でClaude-3 Haiku超え。
• 2024年後半：Phi-3.5 多言語対応強化。Phi-3.5-miniなど。
• 2025年：Phi-4時代突入
  • Phi-4（14B）：2025年1月リリース。複雑推論・数学特化。
  • Phi-4-mini（3.8B）：2025年2月。関数呼び出し・多言語・128Kトークン。
  • Phi-4-multimodal（5.6B）：2025年2月。テキスト+画像+音声。ASR（音声認識）でトップクラス（WER 6.14%）。
  • Phi-4-reasoning / plus / mini-reasoning：2025年5月頃。推論特化で、OpenAI o1-miniやDeepSeek-R1超えの数学スコア（AIME 2025で巨大モデル圧倒）。
  • Phi-3.5は2024後半〜2025初頭。多言語強化。

性能比較：本当に小さいのに強いのか？

モデル	パラメータ	MMLU	MATH	GSM8K	HumanEval	特徴
Phi-3-mini	3.8B	69%	–	高得点	優秀	GPT-3.5並み
Phi-3-medium	14B	高	–	–	–	Gemini 1.0 Pro超え
Phi-4	14B	高	80.4%	88.6%	優秀	Llama-3.3 70B超え
Phi-4-multimodal	5.6B	–	優秀	–	–	音声認識でSOTA
比較：GPT-4o-mini	~8B?	競合	低め	–	–	Phiが数学で勝つ場合多し
比較：Llama-3 70B	70B	高	低め	–	–	Phi-4が一部で上回る

使い方：今すぐ試せるよ

• Hugging Face：microsoft/phi- で検索。ダウンロードしてローカル実行。
• Azure AI Studio：クラウドでデプロイ。ファインチューニングも簡単。
• Ollama：ローカルでサクッと動かす。
• エッジデバイス：Copilot+ PCやスマホでONNX最適化版。

将来性と注意点

2025年末現在、Phi-4-reasoningみたいな推論特化がさらに進化中。小さいモデルがAIの主流になるかも？

ただ、知識量はLLMに劣るから、専門タスク向き。安全性はMicrosoftがガチでやってるけど、バイアスやハルシネーションはゼロじゃないよ。