Modellvergleich
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
vs. Qwen2.5 Turbo
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
AlQwen2.5 Turbo9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen2.5 Turbo
28.8 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 Qwen2.5 Turbo.
Reasoning-Unterschied
Qwen2.5 Turbo liegt 15.8 Punkte vor Phi-3 Mini Instruct 3.8B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen2.5 Turbo gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, GPQA.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen2.5 Turbo
Alibaba
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
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Mi Phi-3 Mini Instruct 3.8B | Top-Wahl Al Qwen2.5 Turbo |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.05/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.20/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.09/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Microsoft | Alibaba |
| Veröffentlichung | 23. Apr. 2024 | 18. Nov. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 115.7 tok/s |
| TTFT | — | 1029ms |
| Latenz | — | 1029ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 13.0 | 28.8 |
| Intelligenz | 4.6 | 6.3 |
| Mathe | 0.3 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 31.9% | 41.0% |
| MMLU Pro | 43.5% | 63.3% |
| HLE | 4.4% | 4.2% |
| LiveCodeBench | 11.6% | 16.3% |
| MATH 500 | 45.7% | 80.5% |
| AIME 2025 | 0.3% | — |
| AIME (Original) | 4.0% | 12.0% |
| SciCode | 9.0% | 15.3% |
| 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.
Qwen2.5 Turbo hat das staerkste Reasoning-Profil mit 28.8 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
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen2.5 Turbo
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
