Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Falcon 3 180B de TII et Phi-4 Multimodal de Microsoft sont deux modèles d’IA de premier plan. Falcon 3 180B propose une fenêtre de contexte de 32.8K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Phi-4 Multimodal offre 128K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Falcon 3 180B
Modèle de Base à Poids OuvertsFalcon 3 180B de TII est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 50 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.00 / 1M
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32.8K tokens
N/A
Phi-4 Multimodal
IA Multimodale NativePhi-4 Multimodal de Microsoft est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intellige
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128K tokens
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Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | Falcon 3 180B | Phi-4 Multimodal |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 75 |
Provider | TII | Microsoft |
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 text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 50 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 54% | N/A |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Falcon 3 180B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (GPQA Diamond 54% · MMLU-Pro 76%)
- Débit rapide de 50 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 710 ms
- Poids ouverts (180B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Phi-4 Multimodal · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 230 ms
- Poids ouverts (5.6B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Falcon 3 180B | Phi-4 Multimodal |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 10K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Falcon 3 180B | Phi-4 Multimodal |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | falcon-3-180b | phi-4-multimodal |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-12 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | November 2024 |
| Architecture | High-Scale Dense Open Transformer | Compact Tri-Modal Foundation Transformer |
| Parameters | 180B | 5.6B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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, vision, audio |
| Output Modalities | text | text |
Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal: Réponses Rapides (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.
Verdict
Falcon 3 180B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Phi-4 Multimodal (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Falcon 3 180B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Phi-4 Multimodal assure un débit supérieur et Falcon 3 180B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Falcon 3 180B ou Phi-4 Multimodal ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Falcon 3 180B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Falcon 3 180B et Phi-4 Multimodal ?+
Falcon 3 180B est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Phi-4 Multimodal. En coût pondéré, Falcon 3 180B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Falcon 3 180B prend en charge 32.8K tokens contre 128K tokens pour Phi-4 Multimodal. Côté vitesse de génération, Phi-4 Multimodal est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de TII et Microsoft, fiches système et benchmarks indépendants (2026).