Head-to-Head Model Comparison

Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Falcon 3 180B من TII وPhi-4 Multimodal من Microsoft من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Falcon 3 180B نافذة سياق بحجم 32.8K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Phi-4 Multimodal سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
TII

Falcon 3 180B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Falcon 3 180B من TII مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 33K وسرعة 50 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 78/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Microsoft

Phi-4 Multimodal

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Phi-4 Multimodal من Microsoft مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 75/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Phi-4 Multimodal has a larger context window (128K vs 33K tokens).
  • Phi-4 Multimodal is faster at 160 tok/s vs 50 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureFalcon 3 180BPhi-4 Multimodal
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7875
Provider
TIIMicrosoft
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
50 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
54%N/A

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Phi-4 Multimodal
+220% faster generation
Context
Phi-4 Multimodal
128K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Falcon 3 180BPhi-4 Multimodal
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

54%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

76%vs71%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1280ptsvs1250pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

50 tok/s vs160 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Falcon 3 180B0.71s
Phi-4 Multimodal0.23s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Falcon 3 180B10.71s
Phi-4 Multimodal3.35s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Falcon 3 180B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Phi-4 Multimodal Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Falcon 3 180B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 33K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (GPQA Diamond 54% · MMLU-Pro 76%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 50 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 710 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (180B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Phi-4 Multimodal · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 160 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 230 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (5.6B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricFalcon 3 180BPhi-4 Multimodal
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K10K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureFalcon 3 180BPhi-4 Multimodal
Official API Model ID (SDK)falcon-3-180bphi-4-multimodal
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-122025-02
Knowledge CutoffSeptember 2024November 2024
ArchitectureHigh-Scale Dense Open TransformerCompact Tri-Modal Foundation Transformer
Parameters180B5.6B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 112 GB VRAM (4-bit Quantized) · 387 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 3 GB VRAM (4-bit Quantized) · 12 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision, audio
Output Modalitiestexttext

Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Falcon 3 180B or Phi-4 Multimodal?

Falcon 3 180B is more intelligent. It scores 78 compared with 75 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Phi-4 Multimodal is faster, generating 160 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model has lower latency?

Phi-4 Multimodal has lower latency, with a time to first token of 0.23s compared with 0.71s.

Which model has a larger context window?

Phi-4 Multimodal has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Falcon 3 180B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وPhi-4 Multimodal (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Falcon 3 180B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Phi-4 Multimodal سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Falcon 3 180B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Falcon 3 180B أم Phi-4 Multimodal؟+

يتصدر Falcon 3 180B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Falcon 3 180B وPhi-4 Multimodal؟+

يبلغ سعر Falcon 3 180B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Phi-4 Multimodal نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Falcon 3 180B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Falcon 3 180B سياقًا بحجم 32.8K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Phi-4 Multimodal، بينما يتفوق Phi-4 Multimodal في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من TII وMicrosoft وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).