Modellvergleich
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
vs. Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
MiPhi-3 Mini Instruct 3.8B5 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Reasoning, GPQA, HLE
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
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
0.0 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Reasoning-Unterschied
Phi-3 Mini Instruct 3.8B liegt 7.1 Punkte vor Qwen3.5 0.8B (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Phi-3 Mini Instruct 3.8B gewinnt 5 messbare Kategorien, darunter Reasoning, GPQA, HLE, SciCode.
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
—
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
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 | Top-Wahl Mi Phi-3 Mini Instruct 3.8B | Al Qwen3.5 0.8B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Microsoft | Alibaba |
| Veröffentlichung | 23. Apr. 2024 | 2. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 13.0 | 5.9 |
| Intelligenz | 4.6 | 5.5 |
| Coding | — | 0.0 |
| Mathe | 0.3 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 31.9% | 11.1% |
| MMLU Pro | 43.5% | — |
| HLE | 4.4% | 1.2% |
| LiveCodeBench | 11.6% | — |
| MATH 500 | 45.7% | — |
| AIME 2025 | 0.3% | — |
| AIME (Original) | 4.0% | — |
| SciCode | 9.0% | 0.0% |
| LCR | 2.0% | 5.3% |
| IFBench | 23.9% | 21.5% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 47.7% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 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.
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) erreicht einen 0.0 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
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Qwen3.5 0.8B (Reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
