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Head-to-Head Model Comparison

Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Phi-4 von Microsoft und Qwen2.5-VL 72B von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. Phi-4 bietet ein Kontextfenster von 16.4K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Qwen2.5-VL 72B 131.1K 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
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Microsoft

Phi-4

Open-Weights-Basismodell

Phi-4 von Microsoft ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 16K Kontextfenster, 135 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 80/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

16.4K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen2.5-VL 72B

Nativ Multimodale KI

Qwen2.5-VL 72B von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 131K Kontextfenster, 55 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 79/100 und kostenlosem Open-Weight

Intelligence Index79 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

38%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeaturePhi-4Qwen2.5-VL 72B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8079
Provider
MicrosoftAlibaba
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 text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
135 tok/s55 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A38%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
55%58%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Phi-4
+145% faster generation
Context
Qwen2.5-VL 72B
131.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Phi-4Qwen2.5-VL 72B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs38%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

55%vs58%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.5%vs77.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1305ptsvs1315pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

135 tok/s vs55 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
Phi-40.27s
Qwen2.5-VL 72B0.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Phi-43.97s
Qwen2.5-VL 72B9.81s

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)
Phi-4 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen2.5-VL 72B 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

Phi-4 · Strengths & Key Advantages

  • 16K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (GPQA Diamond 55% · MMLU-Pro 78.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 135 Token/Sekunde bei nur 270 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (14B) 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

Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages

  • 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 55 Token/Sekunde bei nur 720 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (72B) 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.

MetricPhi-4Qwen2.5-VL 72B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
3K6K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeaturePhi-4Qwen2.5-VL 72B
Official API Model ID (SDK)phi-4qwen2-5-vl-72b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-122024-09
Knowledge CutoffJune 2024June 2024
ArchitectureSynthetic-Data Dense Reasoning TransformerOpen-Weights Multimodal Vision-Language Transformer
Parameters14B72B
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)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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
Output Modalitiestexttext

Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Phi-4 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Qwen2.5-VL 72B (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Phi-4 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Phi-4 liefert den höheren Token-Durchsatz und Phi-4 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Phi-4 oder Qwen2.5-VL 72B?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Phi-4 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Phi-4 und Qwen2.5-VL 72B?+

Phi-4 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Qwen2.5-VL 72B liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Phi-4 günstiger.

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

Phi-4 bietet 16.4K Tokens Kontext gegenüber 131.1K Tokens bei Qwen2.5-VL 72B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Phi-4 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 Microsoft und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).