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Microsoft ha presentado dos nuevos modelos de inteligencia artificial de código abierto dentro de su familia Phi: Phi-4-multimodal y Phi-4-mini. Estos modelos representan los últimos avances en la línea de modelos de lenguaje pequeño (SLM) de Microsoft, diseñados específicamente para ofrecer potentes capacidades de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, mantener la eficiencia necesaria para su implementación en dispositivos con recursos computacionales limitados.
Ambos modelos están ahora disponibles públicamente a través de plataformas como Fundición de IA de Azure, AbrazandoCara, y el Catálogo de API de NVIDIA, lo que permite a los desarrolladores y empresas de todo el mundo aprovechar la tecnología de IA de vanguardia en sus aplicaciones. Compartimos por qué estos modelos llaman la atención y cómo usarlos para la automatización de IA en Latenode.
Phi-4-multimodal es un modelo de 5.6 mil millones de parámetros capaz de procesar e integrar múltiples modalidades de entrada, como voz, imágenes y texto. Esta arquitectura unificada permite interacciones más naturales y contextuales, lo que mejora su experiencia en aplicaciones como asistentes de inteligencia artificial en línea, análisis de datos y comunicación.
En muchas pruebas comparativas multimodales, el modelo supera a GPT-4o, Gemini-2.0 Flash y 1.5 Pro. Este es el primer modelo abierto de su nivel en reconocimiento de voz y OCR.
Phi-4-mini es un modelo compacto de 3.8 millones de parámetros optimizado específicamente para tareas basadas en texto. A pesar de su menor tamaño, Phi-4-mini admite secuencias de hasta 128,000 tokens de contexto, manteniéndose a la par con las destilaciones o1-mini y R1. Esto lo hace adecuado para entornos con recursos limitados que requieren alta precisión y escalabilidad.
Ambos modelos han sido sometidos a un ajuste supervisado para garantizar que cumplan con sus indicaciones y sigan medidas de seguridad sólidas. Phi-4-multimodal tiene un mecanismo de atención dispersa para manejar secuencias largas, mientras que Phi-4-mini muestra conjuntos de datos sintéticos avanzados y técnicas de filtrado de contenido.
Actualmente, los modelos Phi-4 se pueden integrar en los flujos de trabajo de Latenode exclusivamente a través de la integración de API. Una vez que se conecta a la API, puede integrar fácilmente Phi-4-multimodal y Phi-4-mini para automatizar y mejorar varias tareas, aprovechando sus capacidades avanzadas de IA directamente dentro de los flujos de trabajo existentes.
A continuación se presentan cuatro escenarios de integración simples pero potentes que utilizan modelos Phi-4 en Latenode:
Al integrar los modelos Phi-4 a través de API, los usuarios de Latenode pueden optimizar significativamente sus flujos de trabajo, automatizar tareas complejas y desbloquear nuevas posibilidades de innovación y productividad.