Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Phi-4 Multimodal от Microsoft и Command R7B Arabic от Cohere — две ключевые модели ИИ в своём классе. Phi-4 Multimodal предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Command R7B Arabic — контекст 128K токенов по цене $0.07/$0.20 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Phi-4 Multimodal
Нативная мультимодальная ИИPhi-4 Multimodal от Microsoft — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 75/100 (беспл
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Command R7B Arabic
Базовая модель с открытыми весамиCommand R7B Arabic от Cohere — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 135 ток/с и индекс интеллекта 39/100 (по цене
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
26%
Ключевые отличия кратко
- 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.
| Feature | Phi-4 Multimodal | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 39 |
Provider | Microsoft | Cohere |
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 text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 135 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 26% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 43% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.02 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Phi-4 Multimodal · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
- Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 230 мс
- Открытые веса модели (5.6B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
- Высокая скорость генерации 135 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 310 мс
- Открытые веса модели (7B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Phi-4 Multimodal | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 10K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Phi-4 Multimodal | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | phi-4-multimodal | command-r7b-arabic |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-02 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | November 2024 | December 2024 |
| Architecture | Compact Tri-Modal Foundation Transformer | Arabic-Specialized RAG Transformer |
| Parameters | 5.6B | 7B |
| 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) | Flat rate ($0.07/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.02/1M tokens |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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, vision, audio | text |
| Output Modalities | text | text |
Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Phi-4 Multimodal (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Command R7B Arabic (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Phi-4 Multimodal лидирует в сложных тестах логики и кода, Phi-4 Multimodal обеспечивает более высокую скорость генерации, а Phi-4 Multimodal выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Phi-4 Multimodal или Command R7B Arabic?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Phi-4 Multimodal. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Phi-4 Multimodal или Command R7B Arabic?+
Тариф Phi-4 Multimodal составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Command R7B Arabic — $0.07 / $0.20. По смешанной стоимости выгоднее Phi-4 Multimodal.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Phi-4 Multimodal поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Command R7B Arabic, а по скорости генерации токенов лидирует Phi-4 Multimodal.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Vision 8B против Command R7B Arabic: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Command R7B Arabic против Command R7B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Command R7B Arabic против Mistral Small 3: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Falcon 3 180B против Phi-4 Multimodal: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Microsoft и Cohere, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).