Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Phi-4 от Microsoft и Qwen2.5-VL 72B от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Phi-4 предлагает контекстное окно 16.4K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Qwen2.5-VL 72B — контекст 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 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
Базовая модель с открытыми весамиPhi-4 от Microsoft — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 16K, скорость 135 ток/с и индекс интеллекта 80/100 (бесплатным доступо
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
16.4K tokens
N/A
Qwen2.5-VL 72B
Нативная мультимодальная ИИQwen2.5-VL 72B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 55 ток/с и индекс интеллекта 79/100 (бесплатным
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
38%
Ключевые отличия кратко
- 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% |
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.
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 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 16K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 55% · MMLU-Pro 78.5%)
- Высокая скорость генерации 135 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 270 мс
- Открытые веса модели (14B) 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
Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
- Высокая скорость генерации 55 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 720 мс
- Открытые веса модели (72B) 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 | 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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Phi-4 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen2.5-VL 72B (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Phi-4 лидирует в сложных тестах логики и кода, Phi-4 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Phi-4 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Phi-4 или Qwen2.5-VL 72B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Phi-4. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Phi-4 или Qwen2.5-VL 72B?+
Тариф Phi-4 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen2.5-VL 72B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Phi-4.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Phi-4 поддерживает контекст 16.4K токенов против 131.1K токенов у Qwen2.5-VL 72B, а по скорости генерации токенов лидирует Phi-4.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Phi-4 против DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- QwQ 32B Preview против Qwen2.5-VL 72B: 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
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: 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 Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).