Modellvergleich
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
vs. Qwen3 VL 4B Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3 VL 4B Instruct10 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Reasoning, Mathe, GPQA
Niedrigster Preis
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 VL 4B Instruct
23.8 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
Reasoning-Unterschied
Qwen3 VL 4B Instruct liegt 10.8 Punkte vor Phi-3 Mini Instruct 3.8B beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 VL 4B Instruct gewinnt 10 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Mathe, GPQA, MMLU Pro.
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 VL 4B Instruct
Alibaba
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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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 | Mi Phi-3 Mini Instruct 3.8B | Top-Wahl Al Qwen3 VL 4B Instruct |
|---|---|---|
| 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 | 14. Okt. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 13.0 | 23.8 |
| Intelligenz | 4.6 | 4.1 |
| Mathe | 0.3 | 37.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 31.9% | 37.1% |
| MMLU Pro | 43.5% | 63.4% |
| HLE | 4.4% | 3.7% |
| LiveCodeBench | 11.6% | 29.0% |
| MATH 500 | 45.7% | — |
| AIME 2025 | 0.3% | 37.0% |
| AIME (Original) | 4.0% | — |
| SciCode | 9.0% | 13.7% |
| LCR | 2.0% | 13.0% |
| IFBench | 23.9% | 31.8% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 23.4% |
| 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.
Qwen3 VL 4B Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 23.8 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
Qwen3 VL 4B Instruct
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
