Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Phi-4 by Microsoft and Qwen2.5-VL 72B by Alibaba represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Qwen2.5-VL 72B provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Phi-4 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Phi-4
স্মল পাওয়ারফুলMicrosoft-এর 14B ওপেন-ওয়েটস মডেল trained extensively এর ওপর উচ্চ-গুণমান synthetic datasets প্রতি deliver গণিত এবং কোডিং density rivaling বৃহৎ মডেলগুলো.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
16.4K tokens
N/A
Qwen2.5-VL 72B
ওপেন ভিশন ৭২BAlibaba-র ফ্ল্যাগশিপ ওপেন-সোর্স ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যা জটিল চিত্র বিশ্লেষণ, চার্ট ও ডায়াগ্রাম অনুধাবন এবং দীর্ঘ ভিডিও যুক্তিতে শীর্ষস্থানীয়।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
38%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen2.5-VL 72B has a larger context window (131K vs 16K tokens).
- Phi-4 is faster at 135 tok/s vs 55 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Phi-4 | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 80 | 79 |
Provider | Microsoft | Alibaba |
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 | 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 | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 38% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55% | 58% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Phi-4 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Remarkable STEM এবং কোডিং পারফরম্যান্স packed -তে কমপ্যাক্ট 14B প্যারামিটার ফুটপ্রিন্ট
- Easily deployable এর ওপর একক desktop GPUs (RTX 4070/4080) এবং Apple Silicon Macs
- ওপেন-ওয়েটস সহ permissive MIT licensing
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Relatively কমপ্যাক্ট 16K কনটেক্সট উইন্ডো limits বৃহৎ নথি ইনজেশন
- Max আউটপুট টোকেন capped -এ 4096 টোকেন
Qwen2.5-VL 72B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শীর্ষ-টিয়ার ওপেন-ওয়েটস ভিজ্যুয়াল রিজনিং এবং ভিডিও অনুধাবন
- Dynamic রেজোলিউশন ভিজ্যুয়াল encoding সংরক্ষণকারী aspect ratios
- সম্পূর্ণ সেলফ-হোস্টিং liberty সহ zero প্রোপ্রাইটারি API ডেটা retention
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Demands multi-GPU হার্ডওয়্যার (e.g. 2x A100/H100 80GB) এর জন্য comfortable ইনফারেন্স
- ইনফারেন্স থ্রুপুট হয় slower চেয়ে hosted লাইটওয়েট মডেলগুলো
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Phi-4 | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 3K | 6K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Phi-4 | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | phi-4 | qwen2-5-vl-72b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-12 | 2024-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | Synthetic-Data Dense Reasoning Transformer | Open-Weights Multimodal Vision-Language Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 14B | 72B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 9 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 30 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 45 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 155 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Phi-4 or Qwen2.5-VL 72B?
Phi-4 is more intelligent. It scores 80 compared with 79 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Phi-4 is faster, generating 135 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model has lower latency?
Phi-4 has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.72s.
Which model has a larger context window?
Qwen2.5-VL 72B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 16.4K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Phi-4 if your priority is Local edge developer assistants, offline math problem-solving, and efficient workstation tasks. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen2.5-VL 72B if your workflow prioritizes Self-hosted visual intelligence, private document parsing, and research benchmarks. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Phi-4 compare to Qwen2.5-VL 72B in API token pricing and cost per token?+
Both Phi-4 and Qwen2.5-VL 72B are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: Phi-4 or Qwen2.5-VL 72B?+
Phi-4 supports a context window of 16K tokens (~12k words), while Qwen2.5-VL 72B supports 131K tokens (~98k words). Therefore, Qwen2.5-VL 72B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Phi-4 or Qwen2.5-VL 72B?+
Phi-4 scores at the frontier of coding benchmarks, while Qwen2.5-VL 72B scores 38%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Qwen2.5-VL 72B provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Phi-4 and Qwen2.5-VL 72B?+
Phi-4 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen2.5-VL 72B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Phi-4 and Qwen2.5-VL 72B?+
Phi-4 generates approximately 135 tokens per second, while Qwen2.5-VL 72B delivers 55 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Phi-4 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Phi-4 and Qwen2.5-VL 72B to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to Phi-4, and route deep architectural or complex reasoning queries to Phi-4. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs