Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Phi-4 da Microsoft e Qwen2.5-VL 72B da Alibaba são dois modelos de IA de destaque. O Phi-4 oferece uma janela de contexto de 16.4K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Qwen2.5-VL 72B oferece 131.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Phi-4
Modelo Base de Pesos AbertosO Phi-4 da Microsoft é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 16K, velocidade de 135 tokens/s, índice de inteligência de 80/100 e tarifa d
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
16.4K tokens
N/A
Qwen2.5-VL 72B
IA Multimodal NativaO Qwen2.5-VL 72B da Alibaba é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 55 tokens/s, índice de inteligência de 79/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
38%
Principais Diferenças em Resumo
- 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.
| Feature | Phi-4 | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 80 | 79 |
Provider | Microsoft | Alibaba |
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 text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 38% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55% | 58% |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Phi-4 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 16K com limite máximo de saída de 4K tokens (GPQA Diamond 55% · MMLU-Pro 78.5%)
- Taxa de transferência rápida de 135 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 270 ms
- Pesos abertos (14B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
- Taxa de transferência rápida de 55 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 720 ms
- Pesos abertos (72B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Phi-4 | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 3K | 6K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Phi-4 | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | phi-4 | qwen2-5-vl-72b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-12 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | June 2024 |
| Architecture | Synthetic-Data Dense Reasoning Transformer | Open-Weights Multimodal Vision-Language Transformer |
| Parameters | 14B | 72B |
| 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) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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 |
| Output Modalities | text | text |
Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Phi-4 (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Qwen2.5-VL 72B (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Phi-4 lidera em inteligência geral e programação, Phi-4 oferece geração mais rápida e Phi-4 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Phi-4 ou Qwen2.5-VL 72B?+
Nas avaliações de inteligência e código, Phi-4 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Phi-4 ou Qwen2.5-VL 72B?+
O Phi-4 custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Qwen2.5-VL 72B custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Phi-4 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Phi-4 suporta 16.4K tokens de contexto contra 131.1K tokens do Qwen2.5-VL 72B, enquanto Phi-4 entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Phi-4 vs. DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- QwQ 32B Preview vs. Qwen2.5-VL 72B: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aya Expanse 32B vs. Llama 3.2 90B Vision: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Microsoft e Alibaba e benchmarks independentes (2026).