Modellvergleich
Phi-4
vs. Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3 VL 30B A3B Instruct15 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Durchsatz, Reasoning
Bester Wert
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
100.0 Wert-Score
46.1 Reasoning / $0.35/1M
Niedrigster Preis
Phi-4
$0.13/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
46.1 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
Bester Wert
Qwen3 VL 30B A3B Instruct bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Phi-4 ist 1,6x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3 VL 30B A3B Instruct.
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3 VL 30B A3B Instruct generiert etwa 4,0x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4.
Reasoning-Unterschied
Qwen3 VL 30B A3B Instruct liegt 17.8 Punkte vor Phi-4 beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 VL 30B A3B Instruct gewinnt 15 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Durchsatz, Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Phi-4
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Alibaba
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
—
Kosten
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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-4 | Top-Wahl Al Qwen3 VL 30B A3B Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.13/1M | $0.20/1M |
| Output-Kosten | $0.50/1M | $0.80/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.22/1M | $0.35/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Microsoft | Alibaba |
| Veröffentlichung | 12. Dez. 2024 | 3. Okt. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 31.8 tok/s | 126.5 tok/s |
| TTFT | 504ms | 983ms |
| Latenz | 504ms | 983ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 98.1 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 28.3 | 46.1 |
| Intelligenz | 4.9 | 10.0 |
| Mathe | 18.0 | 72.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 57.5% | 69.5% |
| MMLU Pro | 71.4% | 76.4% |
| HLE | 4.1% | 6.4% |
| LiveCodeBench | 23.1% | 47.6% |
| MATH 500 | 81.0% | — |
| AIME 2025 | 18.0% | 72.3% |
| AIME (Original) | 14.3% | — |
| SciCode | 26.0% | 30.8% |
| LCR | 0.0% | 23.7% |
| IFBench | 23.5% | 33.1% |
| TAU-bench v2 | 0.0% | 19.0% |
| TerminalBench Hard | 3.8% | 6.1% |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.13/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 VL 30B A3B Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 46.1 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-4
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
