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Open weights model

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Released Februar 2025

Phi-4 Mini Instruct Benchmarking und Analyse von API-Anbietern

Modellvergleich

Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten API-Anbieters von Phi-4 Mini Instruct für Ihren Anwendungsfall unterstützen.

Kürzeste Zeit pro Aufgabe

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)

Insgesamt 1 Anbieter

Niedrigste Kosten pro Aufgabe

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Insgesamt 1 Anbieter

Phi-4 Mini ist über Azure verfügbar.

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better
No data available
Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better
No data available

Preise

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index: Phi-4 Mini Instruct

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better
No data available

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe: Phi-4 Mini Instruct

Price (USD per M Tokens) · Lower is better

Ausgabegeschwindigkeit im Vergleich zu Kosten pro Aufgabe: Phi-4 Mini Instruct

Output speed: output tokens divided by total request time, including time to first token · Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task
Most attractive quadrant
No data available

Geschwindigkeit

Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen

Ausgabegeschwindigkeit: Phi-4 Mini Instruct

Ausgabetokens geteilt durch die gesamte Anfragezeit · Einschließlich Zeit bis zum ersten Token · Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen · Höher ist besser

Latenz

Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen

Zeit bis zum ersten Antworttoken: Phi-4 Mini Instruct

Sekunden bis zum ersten Antworttoken nach etwaigem Reasoning · Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen · Niedriger ist besser

Zuverlässigkeit

Anteil der fehlgeschlagenen Anfragen des Endpunkts über alle gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen

Endpunkt-Fehlerrate: Phi-4 Mini Instruct

Anteil der Anfragen mit Fehler, Ratenlimit oder Zeitüberschreitung des Endpunkts · Über alle gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen · Niedriger ist besser

Wichtige Vergleichsmetriken und API-Funktionen

Logo von Microsoft AzureMicrosoft Azure
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4.56
28.9%
128k
Offen

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu den Anbietern von Phi-4 Mini Instruct