DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich DeepSeek LLM 67B Chat (V1) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Phi-3 Mini Instruct 3.8B bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

DeepSeek LLM 67B Chat (V1)

DeepSeek

Argumentation: 6
Programmierung: 6
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.015
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Other

Argumentation: 1
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `DeepSeek LLM 67B Chat (V1)` im Vergleich zu `Phi-3 Mini Instruct 3.8B` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Debatte, erreicht DeepSeek LLM 67B Chat (V1) 60 gegenüber Phi-3 Mini Instruct 3.8B mit 10. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

DeepSeek LLM 67B Chat (V1)300ms

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

Tokens pro Sekunde

DeepSeek LLM 67B Chat (V1)50

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde DeepSeek LLM 67B Chat (V1) $0.018 kosten, während Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Welches Modell gewinnt den DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Kampf für Sie?

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Sie arbeiten in einem technischen oder wissenschaftlichen Bereich, der höchste Genauigkeit erfordert.

Bei Ihrer Entscheidung für DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B steht Leistung an erster Stelle, die Kosten sind zweitrangig.

Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

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Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des DeepSeek LLM 67B Chat (V1) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

Sie entwickeln in großem Maßstab, bei dem Betriebskosten entscheidend sind.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/