DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich DeepSeek R1 0528 (May '25) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Phi-4 Mini Instruct bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct 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 R1 0528 (May '25)

DeepSeek

Argumentation: 8
Programmierung: 2
Multimodal: 2
Langer Kontext: 3
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.002
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Phi-4 Mini Instruct

Other

Argumentation: 1
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.015
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 44.419Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `DeepSeek R1 0528 (May '25)` im Vergleich zu `Phi-4 Mini Instruct` 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 R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct-Debatte, erreicht DeepSeek R1 0528 (May '25) 80 gegenüber Phi-4 Mini Instruct mit 10. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct-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 R1 0528 (May '25)300ms

Phi-4 Mini Instruct300ms

Tokens pro Sekunde

DeepSeek R1 0528 (May '25)25

Phi-4 Mini Instruct44.419

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

Die Ökonomie von DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct 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 R1 0528 (May '25) $0.002 kosten, während Phi-4 Mini Instruct $0.018 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

Überprüfen Sie die vollständige Preis- und Verpackungsstrategie

Welches Modell gewinnt den DeepSeek R1 0528 (May '25) vs Phi-4 Mini Instruct-Kampf für Sie?

Wählen Sie DeepSeek R1 0528 (May '25), wenn...

Ihre oberste Priorität sind rohe Leistung und Fähigkeiten.

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

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

Wählen Sie Phi-4 Mini Instruct, wenn...

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

Sie legen Wert auf Kosteneffizienz statt auf maximale Leistung.

Ihre Arbeitslast erfordert konstante, zuverlässige Leistung.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/