Modellvergleich
Phi-4 Mini Instruct
vs. Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3.5 122B A10B (Reasoning)11 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Phi-4 Mini Instruct
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)
47.1 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)
45.7 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Phi-4 Mini Instruct ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3.5 122B A10B (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) generiert etwa 3,2x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4 Mini Instruct.
Reasoning-Unterschied
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) liegt 28.7 Punkte vor Phi-4 Mini Instruct beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) liegt 41.9 Punkte vor Phi-4 Mini Instruct beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Phi-4 Mini Instruct
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3.5 122B A10B (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.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Mi Phi-4 Mini Instruct | Top-Wahl Al Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.40/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $3.20/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $1.10/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Microsoft | Alibaba |
| Veröffentlichung | 26. Feb. 2024 | 24. Feb. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 46.2 tok/s | 147.1 tok/s |
| TTFT | 338ms | 1053ms |
| Latenz | 338ms | 14652ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 18.5 | 47.1 |
| Intelligenz | 6.0 | 32.3 |
| Coding | 3.8 | 45.7 |
| Mathe | 6.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 33.1% | 85.7% |
| MMLU Pro | 46.5% | — |
| HLE | 4.2% | 23.4% |
| LiveCodeBench | 12.6% | — |
| MATH 500 | 69.6% | — |
| AIME 2025 | 6.7% | — |
| AIME (Original) | 3.0% | — |
| SciCode | 10.8% | 42.0% |
| LCR | 13.7% | 66.7% |
| IFBench | 21.1% | 75.7% |
| TAU-bench v2 | 8.2% | 93.6% |
| TerminalBench Hard | 0.0% | 31.1% |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 Mini Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 47.1 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) erreicht einen 45.7 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-4 Mini Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
