Mage-ViT
分类:vision / 上下文:- / 调用名:microsoft/Mage-ViT
Mage-ViT 是 Microsoft 于 2026 年 7 月公开的视觉模型,面向图像理解和视觉研究。
厂商 · 官方
Phi 系列是 Microsoft 面向 Azure AI Foundry 和开发者生态的轻量模型路线,覆盖文本、代码和多模态能力,适合需要云上治理、开放权重和较低部署成本的团队。
接入判断
按原生接口接官网
azure.microsoft.com
/en-us/products/ai-foundry/models
确认品牌主页与官方公告
聊天入口
公开资料未说明
直接体验官方聊天产品
API 后台
ai.azure.com
/
开 Key、控额度、查账单
官方文档
learn.microsoft.com
/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/concepts/models?view=azureml-api-2
看接入方式、模型能力和限制
价格页
azure.microsoft.com
/en-us/pricing/details/ai-foundry-models/microsoft
核对计费口径与最新价格
分类:vision / 上下文:- / 调用名:microsoft/Mage-ViT
Mage-ViT 是 Microsoft 于 2026 年 7 月公开的视觉模型,面向图像理解和视觉研究。
分类:多模态模型 / 上下文:33K / 调用名:microsoft/Mage-VL
Mage-VL 是 Microsoft 发布的高效流式多模态基础模型,面向视频理解和连续视觉语言交互。
分类:语音模型 / 上下文:- / 调用名:microsoft/VibeVoice-ASR-BitNet
VibeVoice-ASR-BitNet 是 Microsoft 发布的多语言低资源语音识别模型,采用 BitNet 量化以支持 CPU 推理。
分类:多模态模型 / 上下文:262K / 调用名:microsoft/Fara1.5-4B
Fara1.5-4B 是 Microsoft Research AI Frontiers 发布的浏览器 Computer Use Agent,通过截图理解网页并输出结构化点击、输入、滚动等动作。
分类:多模态模型 / 上下文:262K / 调用名:microsoft/Fara1.5-27B
Fara1.5-27B 是 Microsoft Research AI Frontiers 发布的浏览器 Computer Use Agent,通过截图理解网页并输出结构化点击、输入、滚动等动作。
分类:嵌入模型 / 上下文:- / 调用名:microsoft/bitnet-embedding-270m
BitNet Embedding 270M 是 Microsoft 于 2026 年 7 月公开的低比特文本向量模型。
分类:嵌入模型 / 上下文:- / 调用名:microsoft/bitnet-embedding-0.6b
BitNet Embedding 0.6B 是 Microsoft 于 2026 年 7 月公开的高质量低比特文本向量模型。
分类:语言模型 / 上下文:33K / 调用名:microsoft/MagenticBrain
MagenticBrain 是 Microsoft Research AI Frontiers 发布的 14B Agent 编排模型,负责规划多步骤任务、调用工具和协调子 Agent。
分类:多模态模型 / 上下文:262K / 调用名:microsoft/Fara1.5-9B
Fara1.5-9B 是 Microsoft Research AI Frontiers 发布的浏览器 Computer Use Agent,通过截图理解网页并输出结构化点击、输入、滚动等动作。
分类:多模态模型 / 上下文:- / 调用名:microsoft/Phi-Ground-Any
Phi-Ground-Any-4B 是 Microsoft 的 GUI grounding 模型,可将自然语言指令定位到图像界面中的目标区域,服务于电脑操作 Agent。
分类:多模态模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-4-multimodal-instruct
Phi 4 多模态指令模型,适合图像理解、音频理解和统一多模态问答。
分类:语言模型 / 上下文:4K / 调用名:Phi-3-mini-4k-instruct
Phi 3 轻量 4K 指令模型,适合边缘侧或低成本短上下文对话任务。
分类:语言模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-3-mini-128k-instruct
Phi 3 轻量长上下文版本,适合预算受限但需要长文处理的任务。
分类:语言模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-3.5-mini-instruct
Phi 3.5 轻量主力模型,兼顾中文和英文文本任务的长上下文处理。
分类:语言模型 / 上下文:8K / 调用名:Phi-3-small-8k-instruct
Phi 3 small 8K 指令模型,适合比 mini 更强但仍强调效率的文本任务。
分类:语言模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-3-small-128k-instruct
Phi 3 small 长上下文版本,适合知识问答和长文档阅读。
分类:语言模型 / 上下文:4K / 调用名:Phi-3-medium-4k-instruct
Phi 3 medium 4K 指令模型,适合更高质量的短上下文生成和分析。
分类:语言模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-3-medium-128k-instruct
Phi 3 medium 长上下文版本,适合需要更强语义理解的长文场景。
分类:语言模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-3.5-MoE-instruct
Phi 3.5 MoE 指令模型,适合在更大容量下做通用长上下文文本任务。
分类:语言模型 / 上下文:131K / 调用名:Phi-4-mini-reasoning
Phi 4 轻量推理模型,适合成本敏感的多步推理和数学分析任务。
分类:语言模型 / 上下文:33K / 调用名:Phi-4-reasoning
Phi 4 标准推理模型,适合更强的多步分析和复杂问题求解。
分类:语言模型 / 上下文:33K / 调用名:Phi-4-reasoning-plus
Phi 4 更强推理版本,适合对推理质量要求更高的复杂任务。
这个厂商的 24 个模型暂未收录公开按量价格,多为订阅、资源包或商业授权计费。
语言模型
上下文 33K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 4K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 8K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 4K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 131K
未公开
上下文 33K
未公开
上下文 33K
未公开
多模态模型
上下文 33K
未公开
上下文 262K
未公开
上下文 262K
未公开
上下文 262K
未公开
上下文 -
未公开
上下文 131K
未公开
嵌入模型
未公开
未公开
vision
上下文 -
未公开
语音模型
上下文 -
未公开