Head-to-Head Model Comparison

Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Falcon 3 180B de TII y Phi-4 Multimodal de Microsoft compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Falcon 3 180B ofrece una ventana de contexto de 32.8K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Phi-4 Multimodal ofrece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

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

Modelo Base de Pesos Abiertos

Falcon 3 180B de TII es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 50 tokens/s, índice de inteligencia de 78/100 y tarifa

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

IA Multimodal Nativa

Phi-4 Multimodal de Microsoft es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 160 tokens/s, índice de inteligencia de 75/100 y t

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

  • 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 →
CaracterísticaFalcon 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

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código

Evaluations ongoing

Costo
Tied
Identical monthly runtime cost
Velocidad
Phi-4 Multimodal
+220% faster generation
Contexto
Phi-4 Multimodal
128K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Latencia y Tiempo de Respuesta

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

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

  • Ventana de contexto de 33K con hasta 4K tokens de salida máxima (GPQA Diamond 54% · MMLU-Pro 76%)
  • Rendimiento ágil de 50 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 710 ms
  • Pesos abiertos (180B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Phi-4 Multimodal · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
  • Rendimiento ágil de 160 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 230 ms
  • Pesos abiertos (5.6B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

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

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaFalcon 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: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Falcon 3 180B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Phi-4 Multimodal (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Falcon 3 180B lidera en inteligencia general y programación, Phi-4 Multimodal ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Falcon 3 180B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Falcon 3 180B o Phi-4 Multimodal?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Falcon 3 180B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Falcon 3 180B frente a Phi-4 Multimodal?+

Falcon 3 180B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Phi-4 Multimodal cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Falcon 3 180B es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Falcon 3 180B cuenta con 32.8K tokens de contexto frente a 128K tokens de Phi-4 Multimodal. En velocidad de inferencia, Phi-4 Multimodal ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de TII y Microsoft, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).