Phi-3 Vision：完整基准性能指南

other phi-3-vision 2024-05-21 MIT

深入分析 Phi-3 Vision 在 MMLU、HumanEval、GSM8K、MATH、BBH 等基准上的表现，包含定价与适用场景。

核心规格

厂商other
版本phi-3-vision
发布日期2024-05-21
上下文窗口4096 tokens
输入模态text, image
输出模态text
许可MIT
文档https://huggingface.co/models

基准测试表现

基准 得分 单位 评测日期 备注 来源
MMLU 56.4 % 2024-05-21 5-shot 查看
HUMANEVAL 48.2 pass@1 2024-05-21 — 查看
GSM8K 30 % 2024-05-21 0-shot CoT 查看
MATH 24.3 % 2024-05-21 0-shot CoT 查看
BBH 40.1 % 2024-05-21 3-shot CoT 查看
GPQA 17.4 % 2024-05-21 0-shot 查看
IFEVAL 56.4 % 2024-05-21 prompt_strict 查看
ARC 77.4 % 2024-05-21 challenge 查看
MUSR 32.1 % 2024-05-21 0-shot 查看
WINOGRANDE 74.7 % 2024-05-21 0-shot 查看

定价

项目 价格 币种
输入$0.2 / MtokUSD
输出$0.2 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://huggingface.co/models · 截至 2024-05-21

合规性

  • 数据驻留: self-host
  • SOC2: ✗
  • HIPAA: ✗
  • GDPR: ✗
  • ISO 27001: ✗

Phi-3 Vision

模型概述

Microsoft Phi-3 Vision 4.2B 多模态模型, 4K 上下文, 支持图像理解, 在 4B 规模上多模态能力领先。

核心规格

厂商 版本 发布日期 上下文窗口 输入模态 输出模态 许可证
Other phi-3-vision 2024-05-21 4K text, image text MIT

基准测试表现

基准 得分 单位 备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 56.4 % 5-shot
HumanEval 48.2 pass@1 —
GSM8K (Grade School Math 8K) 30.0 % 0-shot CoT
MATH 24.3 % 0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard) 40.1 % 3-shot CoT
GPQA 17.4 % 0-shot
IFEval 56.4 % prompt_strict
ARC 77.4 % challenge
MUSR 32.1 % 0-shot
WinoGrande 74.7 % 0-shot

定价

输入 输出 缓存读取 缓存写入
— — — —

每百万 token

优势

  • 支持文本、图像、音频多模态输入。

劣势

  • MMLU 仅 56.4，知识推理偏弱。
  • HumanEval 48.2，代码能力较弱。
  • 闭源专有模型，不支持自托管。
  • 上下文窗口 4K 偏小。

适用场景

  • 视觉与图像理解

参考文献