Modellvergleich
o4-mini (high)
vs. Phi-3 Mini Instruct 3.8B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Microsoft
Empfehlung
Opo4-mini (high)16 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o4-mini (high)
70.8 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
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 o4-mini (high).
Reasoning-Unterschied
o4-mini (high) liegt 57.8 Punkte vor Phi-3 Mini Instruct 3.8B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
o4-mini (high) gewinnt 16 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Mathe.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
o4-mini (high)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Mit führenden KI-Modellen chatten
Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
EU-gehostete Inferenz
Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Op o4-mini (high) | Mi Phi-3 Mini Instruct 3.8B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Microsoft |
| Veröffentlichung | 16. Apr. 2025 | 23. Apr. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 187.3 tok/s | — |
| TTFT | 18672ms | — |
| Latenz | 18672ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 70.8 | 13.0 |
| Intelligenz | 25.6 | 4.6 |
| Mathe | 90.7 | 0.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.4% | 31.9% |
| MMLU Pro | 83.2% | 43.5% |
| HLE | 17.5% | 4.4% |
| LiveCodeBench | 85.9% | 11.6% |
| MATH 500 | 98.9% | 45.7% |
| AIME 2025 | 90.7% | 0.3% |
| AIME (Original) | 94.0% | 4.0% |
| SciCode | 46.5% | 9.0% |
| LCR | 55.0% | 2.0% |
| IFBench | 68.7% | 23.9% |
| TAU-bench v2 | 55.6% | 0.0% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | 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.
o4-mini (high) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 70.8 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens,geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
o4-mini (high)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
