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Head-to-Head Model Comparison

Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Falcon 3 180B von TII und Phi-4 Multimodal von Microsoft gehören zu den führenden KI-Modellen. Falcon 3 180B bietet ein Kontextfenster von 32.8K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Phi-4 Multimodal 128K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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

Falcon 3 180B

Open-Weights-Basismodell

Falcon 3 180B von TII ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 33K Kontextfenster, 50 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 78/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

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

Nativ Multimodale KI

Phi-4 Multimodal von Microsoft ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 128K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 75/100 und kostenlosem Open-W

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

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

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Latenz & Antwortzeit

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

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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

  • 33K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (GPQA Diamond 54% · MMLU-Pro 76%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 50 Token/Sekunde bei nur 710 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (180B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Phi-4 Multimodal · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 230 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (5.6B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

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

Technische Spezifikationen

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: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Falcon 3 180B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Phi-4 Multimodal (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Falcon 3 180B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Phi-4 Multimodal liefert den höheren Token-Durchsatz und Falcon 3 180B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Falcon 3 180B oder Phi-4 Multimodal?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Falcon 3 180B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Falcon 3 180B und Phi-4 Multimodal?+

Falcon 3 180B kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Phi-4 Multimodal liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Falcon 3 180B günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Falcon 3 180B bietet 32.8K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Phi-4 Multimodal. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Phi-4 Multimodal vorn.

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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von TII und Microsoft, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).