Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Microsoft tarafından geliştirilen Phi-4 ve Alibaba tarafından sunulan Qwen2.5-VL 72B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Phi-4, 16.4K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Qwen2.5-VL 72B, 131.1K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 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
Açık Ağırlıklı Temel ModelMicrosoft tarafından geliştirilen Phi-4; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 16K bağlam penceresi, 135 token/sn hız, 80/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık eriş
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
16.4K tokens
N/A
Qwen2.5-VL 72B
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaAlibaba tarafından geliştirilen Qwen2.5-VL 72B; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 55 token/sn hız, 79/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
38%
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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% |
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.
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 · Strengths & Key Advantages
- 16K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 55% · MMLU-Pro 78.5%)
- Sadece 270 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 135 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (14B)
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
Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
- Sadece 720 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 55 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (72B)
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 | 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 |
Teknik Özellikler
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: Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem Phi-4 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Qwen2.5-VL 72B (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Phi-4 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Phi-4 daha yüksek üretim hızı sağlar; Phi-4 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Phi-4 mi yoksa Qwen2.5-VL 72B mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Phi-4 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Phi-4 ve Qwen2.5-VL 72B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Phi-4 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Qwen2.5-VL 72B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Phi-4 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Phi-4 16.4K token bağlam penceresi sunarken Qwen2.5-VL 72B 131.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Phi-4 öndedir.
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: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: 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
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: 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 Alibaba resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).