LLM Perks

Phi 4

Gratis ahora mismo Mediano New
RazonamientoPesos abiertos

Phi 4 es un modelo de lenguaje con 14B parámetros de Microsoft. Actualmente es gratis en 1 proveedor con hasta 16K tokens de contexto. El modelo admite razonamiento paso a paso. Sus pesos son abiertos, así que también se puede ejecutar en local.

Desarrollador
Microsoft
Parámetros
14B
Contexto
16K tokens
Tipo
Texto
Licencia
Pesos abiertos
Gratis desde
1 de noviembre de 2026

Dónde usar Phi 4 gratis

Cada fila es un endpoint gratuito independiente con sus propios límites.

ProveedorContextoLímiteTarjeta
UnoRouter
phi-4:free
16K Los modelos gratuitos sin tarjeta usan capacidad compartida y límites por modelo; la disponibilidad puede cambiar. No Abrir

Inicio rápido

curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $UNOROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "phi-4:free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Ejemplo para UnoRouter. Funciona cualquier cliente compatible con OpenAI: Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Intelligence Index
5.9
GPQA Diamond
57.5%
Humanity's Last Exam
3.8%
Terminal-Bench Hard
3.8%
τ²-Bench
0.0%
Contexto largo (LCR)
0.0%

Fuente: Artificial Analysis · Phi-4

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Preguntas frecuentes

¿Phi 4 es gratis?

Sí. A fecha de 1 de noviembre de 2026, Phi 4 es gratis en UnoRouter. Cada proveedor tiene sus propios límites — consulta la tabla de arriba.

¿Cuál es la ventana de contexto de Phi 4?

El mayor contexto entre las rutas gratuitas es de 16.384 tokens. Algunos proveedores lo limitan más.

¿Cómo llamo a Phi 4 vía API?

Usa cualquier cliente compatible con OpenAI con la base URL https://api.unorouter.com/v1, el ID de modelo phi-4:free y una clave de UnoRouter.

¿Qué tan bueno es Phi 4?

Artificial Analysis Intelligence Index: 5.9, GPQA Diamond: 58%. Como comparación, el modelo gratuito más potente del catálogo ahora mismo es GLM 5.3 Flash.

¿Phi 4 es de pesos abiertos?

Sí, los pesos están publicados — puedes descargarlo y ejecutarlo en local, por ejemplo con Ollama o LM Studio.