Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich Jamba 1.5 Mini 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 Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

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: —

Jamba 1.5 Mini

Other

Argumentation: 6
Programmierung: 6
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 Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `Phi-3 Mini Instruct 3.8B` im Vergleich zu `Jamba 1.5 Mini` 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 Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini-Debatte, erreicht Phi-3 Mini Instruct 3.8B 10 gegenüber Jamba 1.5 Mini mit 60. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini Vergleich unerlässlich.

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

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini-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

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

Jamba 1.5 Mini300ms

Tokens pro Sekunde

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

Jamba 1.5 Mini46

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

Die Ökonomie von Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini 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 Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000 kosten, während Jamba 1.5 Mini $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Bei Ihrer Entscheidung für Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini steht Leistung an erster Stelle, die Kosten sind zweitrangig.

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

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

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Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des Phi-3 Mini Instruct 3.8B vs Jamba 1.5 Mini.

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

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/