Modellvergleich
Llama 3.3 Instruct 70B
vs. Phi-4 Multimodal Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, Microsoft
Empfehlung
Me Llama 3.3 Instruct 70B 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, TTFT, Latenz
Niedrigster Preis
Phi-4 Multimodal Instruct
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Llama 3.3 Instruct 70B
27.3 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Llama 3.3 Instruct 70B
10.7 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Phi-4 Multimodal Instruct ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.3 Instruct 70B.
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.3 Instruct 70B generiert etwa 5,6x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4 Multimodal Instruct.
Reasoning-Unterschied
Llama 3.3 Instruct 70B liegt 2.4 Punkte vor Phi-4 Multimodal Instruct beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Llama 3.3 Instruct 70B gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, TTFT, Latenz, Reasoning.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.3 Instruct 70B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Phi-4 Multimodal Instruct
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Me Llama 3.3 Instruct 70B | Mi Phi-4 Multimodal Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.58/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.71/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.61/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | Microsoft |
| Veröffentlichung | 6. Dez. 2024 | 26. Feb. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 94.8 tok/s | 16.8 tok/s |
| TTFT | 638ms | 1330ms |
| Latenz | 638ms | 1330ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 27.3 | 24.9 |
| Intelligenz | 14.5 | 10.0 |
| Coding | 10.7 | — |
| Mathe | 7.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 49.8% | 31.5% |
| MMLU Pro | 71.3% | 48.5% |
| HLE | 4.0% | 4.4% |
| LiveCodeBench | 28.8% | 13.1% |
| MATH 500 | 77.3% | 69.3% |
| AIME 2025 | 7.7% | — |
| AIME (Original) | 30.0% | 9.3% |
| SciCode | 26.0% | 11.0% |
| LCR | 15.0% | — |
| IFBench | 47.1% | — |
| TAU-bench v2 | 26.6% | — |
| TerminalBench Hard | 3.0% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 Multimodal Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Llama 3.3 Instruct 70B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 27.3 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Llama 3.3 Instruct 70B erreicht einen 10.7 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
Llama 3.3 Instruct 70B
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Phi-4 Multimodal Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
