Mistral Large (Feb '24) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Mistral Large (Feb '24) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Mistral Large (Feb '24) 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 Mistral Large (Feb '24) 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.

Mistral Large (Feb '24)

Mistral

Argumentation: 6
Programmierung: 6
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.006
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 Mistral Large (Feb '24) 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 Mistral Large (Feb '24) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Mistral Large (Feb '24)` 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 Mistral Large (Feb '24) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Debatte, erreicht Mistral Large (Feb '24) 60 gegenüber Phi-3 Mini Instruct 3.8B mit 10. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Mistral Large (Feb '24) 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 Mistral Large (Feb '24) 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

Mistral Large (Feb '24)300ms

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

Tokens pro Sekunde

Mistral Large (Feb '24)61

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

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

Die Ökonomie von Mistral Large (Feb '24) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Mistral Large (Feb '24) 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 Mistral Large (Feb '24) $0.007 kosten, während Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Mistral Large (Feb '24) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Welches Modell gewinnt den Mistral Large (Feb '24) 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 Mistral Large (Feb '24) 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 Mistral Large (Feb '24) 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/