GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Microsoft का Phi-4 और Alibaba का Qwen2.5-VL 72B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Phi-4 में 16.4K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Qwen2.5-VL 72B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 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

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Microsoft का Phi-4 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 16K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 135 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 80/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

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

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Alibaba का Qwen2.5-VL 72B टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 55 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 79/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index79 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

38%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

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

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

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-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

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 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 कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 55% · MMLU-Pro 78.5%)
  • 135 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 270ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (14B) — 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

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

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
  • 55 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 720ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (72B) — 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-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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Phi-4 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Qwen2.5-VL 72B (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Phi-4 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Phi-4 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Phi-4 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Phi-4 या Qwen2.5-VL 72B में से कौन बेहतर है?+

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

Phi-4 और Qwen2.5-VL 72B में किसका API सस्ता है?+

Phi-4 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Qwen2.5-VL 72B की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Phi-4 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Phi-4 में 16.4K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Qwen2.5-VL 72B में 131.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Phi-4 तेज़ है।

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)

Related reading

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.

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