DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: المقارنة النهائية للأداء والتسعير

تعرف بعمق على التفكير، والمعايير، ورؤى الكمون.

الحكم النهائي في المواجهة DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

بعد تحليل شامل، تظهر DeepSeek LLM 67B Chat (V1) كخيار متفوق للمستخدمين الذين يعطون أولوية لـ الذكاء الخام والمنطق. ومع ذلك، لا يزال Phi-3 Mini Instruct 3.8B خيارًا تنافسيًا للغاية، خاصة في السيناريوهات التي تتطلب أوقات استجابة أسرع وكفاءة في التكلفة. سيشرح هذا المقارنة التفصيلية بين DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B كل مقياس مهم لمساعدتك في اتخاذ أفضل قرار.

استكشف أفضل السيناريوهات•دع AI Selector يوصي بالخطوات التالية

لقطة النموذج

مقاييس القرار الرئيسية في لمحة.

DeepSeek LLM 67B Chat (V1)

DeepSeek

الاستدلال: 6
البرمجة: 6
متعدد الوسائط: 1
سياق طويل: 1
السعر المختلط / 1 مليون توكين: $0.015
زمن استجابة P95: 1000ms
الرموز في الثانية: —

Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Other

الاستدلال: 1
البرمجة: 1
متعدد الوسائط: 1
سياق طويل: 1
السعر المختلط / 1 مليون توكين: $0.000
زمن استجابة P95: 1000ms
الرموز في الثانية: —

القدرات العامة

يوفر رادار القدرات نظرة شاملة على مواجهة DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B. تُظهر هذه المخططة نقاط القوة والضعف لكل نموذج بنظرة سريعة، مما يشكل حجر الزاوية في تحليل DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B الخاص بنا.

تُظهر هذه الخريطة الرادارية قدرات `DeepSeek LLM 67B Chat (V1)` الأساسية (الاستدلال، الترميز، البديل الرياضي، متعدد الوسائط، السياق الطويل) مقارنة بـ `Phi-3 Mini Instruct 3.8B` بشكل بصري.

تفصيل المؤشر

للحصول على تحليل دقيق، تقارن هذه المخططات النتائج مباشرة عبر المعايير الموحدة. في اختبار MMLU Pro الحاسم، وهو جزء رئيسي من نقاش DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B، يسجل DeepSeek LLM 67B Chat (V1) نتيجة 60 مقابل Phi-3 Mini Instruct 3.8B الذي حصل على 10. هذا النهج القائم على البيانات ضروري لأي مقارنة جادة لـ DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

يوفر هذا الرسم البياني العمودي المجمع مقارنة جنبًا إلى جنب لكل مقياس من مؤشرات الأداء.

السرعة ووقت الاستجابة

السرعة عامل حاسم في قرار DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B لتطبيقات التفاعل. تشير المقاييس أدناه إلى الموازنات التي يجب أن تأخذها في الاعتبار قبل الإطلاق في بيئة الإنتاج.

الوقت حتى الرمز الأول

DeepSeek LLM 67B Chat (V1)300ms

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

رموز في الثانية

DeepSeek LLM 67B Chat (V1)50

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

توجه إلى الملعب للتحقق من هذه النتائج بنفسك

اقتصاديات DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

القوة هي جزء واحد فقط من المعادلة. تحليل التسعير الخاص بهذا DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B يمنحك إحساسًا حقيقيًا بالقيمة.

تفصيل التسعير

قارن أسعار الإدخال والإخراج بنظرة واحدة.

سيناريو التكلفة الواقعية

لمعالجة 1M من رموز الإدخال وتوليد 250k من رموز الإخراج، ستكلف DeepSeek LLM 67B Chat (V1) $0.018، بينما ستكلف Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000. هذا الحساب العملي ضروري لأي مطور يفكر في اختيار DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

راجع استراتيجية التسعير والتغليف الكاملة

أي نموذج يفوز في معركة DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B من أجلك؟

اختر DeepSeek LLM 67B Chat (V1) إذا...

أنت تعمل في مجال تقني أو علمي يتطلب أقصى درجات الدقة.

التكلفة مسألة ثانوية مقارنة بالقوة في قرارك بشأن DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

تحتاج إلى أكثر قدرات الاستدلال تقدمًا المتاحة.

اختر Phi-3 Mini Instruct 3.8B إذا...

تحتاج إلى نموذج عالي الاستجابة لتطبيقات مواجهة المستخدم.

ميزانيتك هي اعتبار أساسي في اختيار DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

أنت تطور على نطاق واسع حيث تكاليف التشغيل حاسمة.

استكشف كل الخيارات الأفضل استخدم AI Selector للحصول على توصية مخصصة

أسئلتك حول مقارنة DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

راجع منهجية التقييم الكاملة · اقرأ أحدث تحليلات

مصدر البيانات: https://artificialanalysis.ai/