Modellvergleich
Phi-4 Multimodal Instruct
vs. Qwen3 4B 2507 Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Microsoft, Alibaba
Empfehlung
AlQwen3 4B 2507 Instruct9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: TTFT, Latenz, Reasoning
Niedrigster Preis
Phi-4 Multimodal Instruct
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Qwen3 4B 2507 Instruct
33.6 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 4B 2507 Instruct liegt 9.8 Punkte vor Phi-4 Multimodal Instruct beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Qwen3 4B 2507 Instruct gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter TTFT, Latenz, Reasoning, Intelligenz.
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
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tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 4B 2507 Instruct
Alibaba
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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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
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 4B 2507 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 | 26. Feb. 2025 | 6. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 16.9 tok/s | — |
| TTFT | 361ms | — |
| Latenz | 361ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 23.8 | 33.6 |
| Intelligenz | 4.5 | 7.1 |
| Mathe | — | 52.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 31.5% | 51.7% |
| MMLU Pro | 48.5% | 67.2% |
| HLE | 4.4% | 4.7% |
| LiveCodeBench | 13.1% | 37.7% |
| MATH 500 | 69.3% | — |
| AIME 2025 | — | 52.3% |
| AIME (Original) | 9.3% | — |
| SciCode | 11.0% | 18.1% |
| LCR | — | 7.3% |
| IFBench | — | 33.5% |
| TAU-bench v2 | — | 26.6% |
| TerminalBench Hard | — | 4.5% |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 Multimodal Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 4B 2507 Instruct hat das staerkste Reasoning-Profil mit 33.6 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 4B 2507 Instruct
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
