Head-to-Head Model Comparison

Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

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

Phi-4Profile

DeepSeek-R1 Distill Llama 70BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Microsoft

Phi-4

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Phi-4 من Microsoft مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 16K وسرعة 135 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 80/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index80 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

16.4K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

DeepSeek

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج DeepSeek-R1 Distill Llama 70B من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 48 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 48/100 (بتكلفة $0.35/$1.05 لكل مليون رمز).

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$1.05 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

57.5%

أهم الفروقات في لمحة

Phi-4 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window (131K vs 16K tokens).
Phi-4 is faster at 135 tok/s vs 48 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Phi-4	DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	80	48
Provider	Microsoft	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.35 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$1.05 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.20 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	16.4K tokens~25 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	135 tok/s	48 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	57.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	55%	70%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.04 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Phi-4

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Phi-4

+181% faster generation

Context

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Phi-4DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs57.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

55%vs70%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.5%vs78.6%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1305ptsvs1330pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs11.2%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs34.2%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs39.8%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs60.5%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs70%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs70.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

135 tok/s vs48 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

Phi-40.27s

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B0.88s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Phi-43.97s

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B11.30s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Phi-4 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B Monthly API Bill

$1.52 / month

$0.35/1M in · $1.05/1M out

Phi-4 saves approximately $1.52 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Phi-4 · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 16K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (GPQA Diamond 55% · MMLU-Pro 78.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 135 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 270 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (14B) 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

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 70%)
سرعة توليد عالية تبلغ 48 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 880 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (70B) 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.

Metric	Phi-4	DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.42
Output Tokens / Task Tokens generated per task	12K	27K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	3K	21K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Phi-4	DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
Official API Model ID (SDK)	phi-4	deepseek-reasoner
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-12	2025-01
Knowledge Cutoff	June 2024	July 2024
Architecture	Synthetic-Data Dense Reasoning Transformer	Dense Distilled Reasoning Transformer
Parameters	14B	70B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (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)	Flat rate ($0.35/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix caching at $0.035/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	API / 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 Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full 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 Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 9 GB VRAM (4-bit Quantized) · 30 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-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 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Phi-4 or DeepSeek-R1 Distill Llama 70B?

Phi-4 is more intelligent. It scores 80 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Phi-4 is faster, generating 135 tokens per second compared with 48 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Phi-4 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Phi-4 has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.88s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 16.4K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Phi-4 (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDeepSeek-R1 Distill Llama 70B (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Phi-4 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Phi-4 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Phi-4 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Phi-4 أم DeepSeek-R1 Distill Llama 70B؟+

يتصدر Phi-4 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Phi-4 وDeepSeek-R1 Distill Llama 70B؟+

يبلغ سعر Phi-4 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر DeepSeek-R1 Distill Llama 70B نحو $0.35 / $1.05. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Phi-4 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Phi-4 سياقًا بحجم 16.4K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج DeepSeek-R1 Distill Llama 70B، بينما يتفوق Phi-4 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.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Phi-4

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Phi-4 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading