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Head-to-Head Model Comparison

Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Microsoft का Phi-4 Multimodal और Cohere का Command R7B Arabic दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Phi-4 Multimodal में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Command R7B Arabic में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.07/$0.20 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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:
Microsoft

Phi-4 Multimodal

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Microsoft का Phi-4 Multimodal टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 160 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 75/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Cohere

Command R7B Arabic

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Cohere का Command R7B Arabic प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 135 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.07/$0.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 39/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index39 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

26%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Phi-4 Multimodal is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Phi-4 Multimodal is faster at 160 tok/s vs 135 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeaturePhi-4 MultimodalCommand R7B Arabic
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7539
Provider
MicrosoftCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.07 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s135 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A26%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A43%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.02 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Phi-4 Multimodal
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Phi-4 Multimodal
+19% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Phi-4 MultimodalCommand R7B Arabic
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs26%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs43%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

71%vs67%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1250ptsvs1225pts
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs70%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs135 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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-4 Multimodal0.23s
Command R7B Arabic0.31s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Phi-4 Multimodal3.35s
Command R7B Arabic4.01s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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 Multimodal Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Command R7B Arabic Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.07/1M in · $0.2/1M out
Phi-4 Multimodal saves approximately $0.32 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Phi-4 Multimodal · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
  • 160 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 230ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (5.6B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
  • 135 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 310ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (7B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricPhi-4 MultimodalCommand R7B Arabic
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.05
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
10K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeaturePhi-4 MultimodalCommand R7B Arabic
Official API Model ID (SDK)phi-4-multimodalcommand-r7b-arabic
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-022025-02
Knowledge CutoffNovember 2024December 2024
ArchitectureCompact Tri-Modal Foundation TransformerArabic-Specialized RAG Transformer
Parameters5.6B7B
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)Flat rate ($0.07/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Cached input at $0.02/1M tokens
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 3 GB VRAM (4-bit Quantized) · 12 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 4 GB VRAM (4-bit Quantized) · 15 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 Modalitiestext, vision, audiotext
Output Modalitiestexttext

Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Phi-4 Multimodal or Command R7B Arabic?

Phi-4 Multimodal is more intelligent. It scores 75 compared with 39 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Phi-4 Multimodal is faster, generating 160 tokens per second compared with 135 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Phi-4 Multimodal is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Phi-4 Multimodal has lower latency, with a time to first token of 0.23s compared with 0.31s.

निष्कर्ष

Phi-4 Multimodal (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Command R7B Arabic (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Phi-4 Multimodal जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Phi-4 Multimodal तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Phi-4 Multimodal बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Phi-4 Multimodal या Command R7B Arabic में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Phi-4 Multimodal आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Phi-4 Multimodal और Command R7B Arabic में किसका API सस्ता है?+

Phi-4 Multimodal की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Command R7B Arabic की $0.07 / $0.20 है। समग्र लागत में Phi-4 Multimodal अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Phi-4 Multimodal में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Command R7B Arabic में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Phi-4 Multimodal तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Microsoft और Cohere आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।