嵌入模型向量检索轻量部署开放权重
BitNet Embedding 270M
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。
嵌入retrieval开放权重
官方核验于 2026-08-22
Microsoft / Phi
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。
官方入口原生官方接口付费入口多模态模型
主分类：多模态模型
适合：企业接入 / 多模态 / Azure 业务
付费：Azure 账号 / 企业账单
地区：国际可用
接入判断
按原生接口接Microsoft / Phi 适合作为官方原生入口，接入前先按文档核对鉴权方式、模型 ID 和计费口径。
协议：官方原生 API
价格：以官方价格页为准
模型：已收录 24 个
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
模型能力
嵌入模型向量检索RAG开放权重
BitNet Embedding 0.6B
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。
嵌入retrieval开放权重
vision图像理解视觉研究开放权重
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。
视觉开放权重
语言模型Agent 编排工具调用多步骤任务
MagenticBrain
分类：语言模型 / 上下文：32.768K / 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。
推理函数调用tool_useagent开放权重结构化输出
多模态模型GUI 定位电脑操作Agent
Phi-Ground-Any-4B
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。
视觉groundingcomputer_use开放权重结构化输出
多模态模型视频理解流式多模态视觉语言
Mage-VL
分类：多模态模型 / 上下文：32.768K / 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。
视觉video_understandingstreaming开放权重结构化输出
语音模型语音识别多语言CPU 推理
VibeVoice-ASR-BitNet
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。
语音输入speech_recognitionmultilingualquantized结构化输出
多模态模型电脑操作浏览器 Agent开放权重
Fara1.5-4B
分类：多模态模型 / 上下文：262.144K / 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。
视觉computer_usetool_use开放权重agent函数调用结构化输出推理长上下文
多模态模型电脑操作浏览器 Agent开放权重
Fara1.5-9B
分类：多模态模型 / 上下文：262.144K / 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。
视觉computer_usetool_use开放权重agent函数调用结构化输出推理长上下文
多模态模型电脑操作浏览器 Agent开放权重
Fara1.5-27B
分类：多模态模型 / 上下文：262.144K / 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。
视觉computer_usetool_use开放权重agent函数调用结构化输出推理长上下文
多模态模型视觉理解音频理解多模态 Agent
Phi-4-multimodal-instruct
分类：多模态模型 / 上下文：131.072K / 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。
视觉语音输入推理开放权重长上下文
语言模型轻量部署短文本问答成本敏感
Phi-3-mini-4k-instruct
分类：语言模型 / 上下文：4.096K / 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。
开放权重
语言模型长文总结轻量长上下文成本敏感
Phi-3-mini-128k-instruct
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 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。
开放权重长上下文
语言模型长文问答轻量主力通用对话
Phi-3.5-mini-instruct
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 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。
开放权重长上下文
语言模型通用对话轻量服务中小规模部署
Phi-3-small-8k-instruct
分类：语言模型 / 上下文：8.192K / 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。
开放权重
语言模型知识问答长文处理中小规模部署
Phi-3-small-128k-instruct
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 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。
开放权重长上下文
语言模型更高质量生成短上下文分析中型部署
Phi-3-medium-4k-instruct
分类：语言模型 / 上下文：4.096K / 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。
开放权重
语言模型长文分析知识整理中型部署
Phi-3-medium-128k-instruct
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 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。
开放权重长上下文
语言模型长上下文更强容量复杂文本任务
Phi-3.5-MoE-instruct
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 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。
开放权重长上下文
开放权重长上下文
语言模型低延迟长上下文轻量主力
Phi-4-mini
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 调用名：Phi-4-mini
Phi 4 轻量版本，适合希望在 Phi 4 代际里平衡延迟和成本的团队。
开放权重长上下文
语言模型轻量推理数学分析成本敏感
Phi-4-mini-reasoning
分类：语言模型 / 上下文：131.072K / 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。
开放权重推理长上下文
语言模型多步推理复杂分析数学任务
Phi-4-reasoning
分类：语言模型 / 上下文：32.768K / 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。
开放权重推理
语言模型高质量推理复杂问题求解分析增强
Phi-4-reasoning-plus
分类：语言模型 / 上下文：32.768K / 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。
开放权重推理