Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Phi-3 Mini Instruct 3.8B als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Jamba 1.7 Mini bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte Jamba 1.7 Mini 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.

Jamba 1.7 Mini

Other

Argumentation: 1
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
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 Jamba 1.7 Mini 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 Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Jamba 1.7 Mini` 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 Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Debatte, erreicht Jamba 1.7 Mini 10 gegenüber Phi-3 Mini Instruct 3.8B mit 10. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Jamba 1.7 Mini 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 Jamba 1.7 Mini 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

Jamba 1.7 Mini300ms

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

Tokens pro Sekunde

Jamba 1.7 Mini58

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

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

Die Ökonomie von Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Jamba 1.7 Mini 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 Jamba 1.7 Mini $0.000 kosten, während Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

Überprüfen Sie die vollständige Preis- und Verpackungsstrategie

Welches Modell gewinnt den Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Kampf für Sie?

Wählen Sie Jamba 1.7 Mini, wenn...

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

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

Wählen Sie Phi-3 Mini Instruct 3.8B, wenn...

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

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Ihre Fragen zum Jamba 1.7 Mini vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Vergleich

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/