Modellvergleich
Phi-4 Multimodal Instruct
vs. Qwen3 14B (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3 14B (Non-reasoning)9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Phi-4 Multimodal Instruct
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 14B (Non-reasoning)
41.3 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-4 Multimodal Instruct ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3 14B (Non-reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Qwen3 14B (Non-reasoning) generiert etwa 3,8x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4 Multimodal Instruct.
Reasoning-Unterschied
Qwen3 14B (Non-reasoning) liegt 17.5 Punkte vor Phi-4 Multimodal Instruct beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 14B (Non-reasoning) 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-4 Multimodal Instruct
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 14B (Non-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
Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Mi Phi-4 Multimodal Instruct | Top-Wahl Al Qwen3 14B (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.35/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $1.40/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.61/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Microsoft | Alibaba |
| Veröffentlichung | 26. Feb. 2025 | 28. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 16.7 tok/s | 64.0 tok/s |
| TTFT | 364ms | 1006ms |
| Latenz | 364ms | 1006ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 23.8 | 41.3 |
| Intelligenz | 4.5 | 7.0 |
| Mathe | — | 58.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 31.5% | 47.0% |
| MMLU Pro | 48.5% | 67.5% |
| HLE | 4.4% | 4.2% |
| LiveCodeBench | 13.1% | 28.0% |
| MATH 500 | 69.3% | 87.1% |
| AIME 2025 | — | 58.0% |
| AIME (Original) | 9.3% | 28.0% |
| SciCode | 11.0% | 26.5% |
| LCR | — | 0.0% |
| IFBench | — | 23.9% |
| TAU-bench v2 | — | 32.2% |
| TerminalBench Hard | — | 5.3% |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 Multimodal Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 14B (Non-reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 41.3 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 Multimodal Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Qwen3 14B (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
