Сравнение моделей Llama Guard 4 12B vs Phi 4

× meta-llama/llama-guard-4-12b

Llama Guard 4 — мультимодальная предобученная модель на базе Llama 4 Scout, дообученная для классификации безопасности контента. Как и предыдущие версии, она может использоваться для классификации контента как во входных данных LLM (классификация промптов), так и в ответах LLM (классификация ответов). Она действует как LLM — генерирует текст, указывающий, является ли заданный запрос или ответ безопасным или небезопасным, и если небезопасным, перечисляет нарушенные категории контента. Llama Guard 4 выровнена по стандартизированной таксономии рисков MLCommons и создана для поддержки мультимодальных возможностей Llama 4. В частности, она объединяет возможности предыдущих моделей Llama Guard, обеспечивает модерацию контента на английском и ряде поддерживаемых языков, а также расширенную работу со смешанными запросами «текст+изображение», включая несколько изображений. Кроме того, Llama Guard 4 интегрирована в Llama Moderations API, расширяя надёжную классификацию безопасности для текста и изображений.

× microsoft/phi-4

Phi-4 — модель Microsoft Research, разработанная для эффективной работы в сложных задачах рассуждения и сценариях с ограниченной памятью или требованиями к быстрой отдаче. При размере 14 млрд параметров она обучена на смеси синтетических датасетов, отобранных веб‑данных и академических материалов и хорошо подходит для точного следования инструкциям. Лучше всего работает с английским языком.