Head-to-Head Model Comparison

Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Microsoft tarafından geliştirilen Phi-4 Multimodal ve Cohere tarafından sunulan Command R7B Arabic, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Phi-4 Multimodal, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Command R7B Arabic, 128K token bağlam penceresi ve $0.07/$0.20 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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

Yerel Çok Modlu Yapay Zeka

Microsoft tarafından geliştirilen Phi-4 Multimodal; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 160 token/sn hız, 75/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.

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

Açık Ağırlıklı Temel Model

Cohere tarafından geliştirilen Command R7B Arabic; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 135 token/sn hız, 39/100 zeka indeksi ve 1M token başına

Intelligence Index39 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

26%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1250)
  • Sadece 230 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 160 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (5.6B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
  • Sadece 310 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 135 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (7B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Phi-4 Multimodal (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Command R7B Arabic (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Phi-4 Multimodal karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Phi-4 Multimodal daha yüksek üretim hızı sağlar; Phi-4 Multimodal ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Phi-4 Multimodal mi yoksa Command R7B Arabic mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Phi-4 Multimodal önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Phi-4 Multimodal ve Command R7B Arabic API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Phi-4 Multimodal 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Command R7B Arabic $0.07 / $0.20 seviyesindedir. Karma maliyette Phi-4 Multimodal daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Phi-4 Multimodal 128K token bağlam penceresi sunarken Command R7B Arabic 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Phi-4 Multimodal öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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.

Resmi kaynaklar: Microsoft ve Cohere resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).