Modellvergleich
GPT-4
vs. Phi-3 Mini Instruct 3.8B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Microsoft
Empfehlung
Mi Phi-3 Mini Instruct 3.8B 5 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT
Niedrigster Preis
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
13.0 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GPT-4
13.1 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Phi-3 Mini Instruct 3.8B ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als GPT-4.
Reasoning-Unterschied
Phi-3 Mini Instruct 3.8B liegt 6.0 Punkte vor GPT-4 beim Reasoning.
Coding-Unterschied
GPT-4 liegt 10.1 Punkte vor Phi-3 Mini Instruct 3.8B beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Phi-3 Mini Instruct 3.8B gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GPT-4
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Op GPT-4 | Top-Wahl Mi Phi-3 Mini Instruct 3.8B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $30.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $60.00/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $37.50/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Microsoft |
| Veröffentlichung | 14. März 2023 | 23. Apr. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 31.9 tok/s | — |
| TTFT | 999ms | — |
| Latenz | 999ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 7.0 | 13.0 |
| Intelligenz | 7.0 | 4.6 |
| Coding | 13.1 | 3.0 |
| Mathe | — | 0.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | — | 31.9% |
| MMLU Pro | — | 43.5% |
| HLE | — | 4.4% |
| LiveCodeBench | — | 11.6% |
| MATH 500 | — | 45.7% |
| AIME 2025 | — | 0.3% |
| AIME (Original) | — | 4.0% |
| SciCode | — | 9.0% |
| LCR | — | 2.0% |
| IFBench | — | 23.9% |
| TAU-bench v2 | — | 0.0% |
| TerminalBench Hard | — | 0.0% |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-3 Mini Instruct 3.8B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Phi-3 Mini Instruct 3.8B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 13.0 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
GPT-4 erreicht einen 13.1 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
GPT-4
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
