Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
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.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Phi-4 Multimodal
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaMicrosoft 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.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Command R7B Arabic
Açık Ağırlıklı Temel ModelCohere 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
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
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.
| 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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.
| 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 |
Teknik Özellikler
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: 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.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Vision 8B vs Command R7B Arabic: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Command R7B Arabic vs Command R7B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Command R7B Arabic vs Mistral Small 3: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Falcon 3 180B vs Phi-4 Multimodal: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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).