GPT-3.5 Turbo vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im GPT-3.5 Turbo vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich GPT-3.5 Turbo 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 GPT-3.5 Turbo 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.

GPT-3.5 Turbo

OpenAI

Argumentation: 6
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.001
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 100.48Tokens/Sek

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 GPT-3.5 Turbo 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 GPT-3.5 Turbo vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `GPT-3.5 Turbo` 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 GPT-3.5 Turbo vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Debatte, erreicht GPT-3.5 Turbo 60 gegenüber Phi-3 Mini Instruct 3.8B mit 10. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften GPT-3.5 Turbo 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 GPT-3.5 Turbo 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

GPT-3.5 Turbo300ms

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

Tokens pro Sekunde

GPT-3.5 Turbo100.48

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

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

Die Ökonomie von GPT-3.5 Turbo vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese GPT-3.5 Turbo 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 GPT-3.5 Turbo $0.001 kosten, während Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die GPT-3.5 Turbo vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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

Bei Ihrer Entscheidung für GPT-3.5 Turbo 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 GPT-3.5 Turbo 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/