AI Model ComparisonAI Model Comparison

GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: La comparaison ultime des performances et des tarifs

Analyse approfondie du raisonnement, des benchmarks et des insights sur la latence.

Explorez les scénarios les mieux adaptésLaissez l'AI Selector recommander les prochaines étapes

Instantané du modèle

Principaux indicateurs de décision en un coup d'œil.

GLM-4.7 (Reasoning)
Other
Raisonnement
10
Codage
4
Multimodal
4
Contexte long
5
Prix mixte / 1M de tokens
$0.001
Latence P95
1000ms
Jetons par seconde
133.837tokens/sec
Phi-3 Mini Instruct 3.8B
Other
Raisonnement
1
Codage
1
Multimodal
1
Contexte long
1
Prix mixte / 1M de tokens
$0.000
Latence P95
1000ms
Jetons par seconde
—

Capacités Globales

Le radar de capacité offre une vue d'ensemble du face-à-face GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B. Ce graphique illustre en un coup d'œil les forces et faiblesses de chaque modèle, formant une pierre angulaire de notre analyse GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

Ce graphique radar cartographie visuellement les capacités principales (raisonnement, codage, mathématiques proxy, multimodal, long contexte) de `GLM-4.7 (Reasoning)` par rapport à `Phi-3 Mini Instruct 3.8B`.

Répartition du Benchmark

Pour une analyse détaillée, ce graphique compare directement les scores à travers des benchmarks standardisés. Dans le test crucial MMLU Pro, une partie clé du débat GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B, GLM-4.7 (Reasoning) obtient un score de 100 contre Phi-3 Mini Instruct 3.8B qui a 10. Cette approche basée sur les données est essentielle pour toute comparaison sérieuse de GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.

Ce graphique à barres groupées offre une comparaison côte à côte pour chaque métrique de référence.

Vitesse & Latence

La rapidité est un facteur crucial dans la décision GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B pour les applications interactives. Les métriques ci-dessous mettent en évidence les compromis à considérer avant de passer en production.

Temps jusqu'au premier jeton
GLM-4.7 (Reasoning)300ms
Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms
Jetons par seconde
GLM-4.7 (Reasoning)133.837
Phi-3 Mini Instruct 3.8B22
Rendez-vous sur le terrain de jeu pour valider ces résultats vous-même

L'économie de GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Le pouvoir n'est qu'une partie de l'équation. Cette analyse de tarification GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B vous donne une véritable perception de la valeur.

Répartition des prix
Comparez les tarifs d'entrée et de sortie en un coup d'œil.
Examinez la stratégie complète de tarification et d'emballage

Quel modèle remporte la bataille GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B pour vous ?

Choisissez GLM-4.7 (Reasoning) si...
Votre priorité absolue est la performance brute et la capacité.
Vous travaillez dans un domaine technique ou scientifique nécessitant la plus grande précision.
Le coût est une préoccupation secondaire par rapport à la puissance dans votre décision GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.
Choisissez Phi-3 Mini Instruct 3.8B si...
Vous avez besoin d'un modèle très réactif pour les applications destinées aux utilisateurs.
Votre budget est un facteur clé dans le choix de GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B.
Vous développez à grande échelle où les coûts opérationnels sont cruciaux.
Explorez toutes les meilleures sélectionsUtilisez le AI Selector pour une recommandation personnalisée

Vos questions sur la comparaison GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Consultez la méthodologie complète d'évaluationLisez les dernières analyses

Source de données : https://artificialanalysis.ai/

Comparaison GLM-4.7 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B | Performance, Tarifs & Benchmarks