Phi-4
Phi-4 de Microsoft: 1 ofertas. Desde 0,063 € por 1 M de tokens de entrada. No hay ninguna oferta registrada con procesamiento en la UE.
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Ficha
| Ficha | |
|---|---|
| Desarrollador | Microsoft |
| Tipo | Modelos de lenguaje |
| Origen | US |
| Tipos de entrada | text |
| Contexto (tokens) | 16.384 |
| Salida máx. (tokens) | 14.745 |
| Razonamiento | ohne |
| Parámetros (miles de M) | 14,7 |
| Pesos abiertos | ✓ sí |
| Licencia | MIT |
| Memoria GPU a 4 bits (GB) | 13 (RTX PRO 4000) |
| Publicado | – |
Ofertas con procesamiento en la UE (0)
No hay ofertas en este grupo.
Ofertas fuera de la UE (1)
| Proveedor | País | Variante | Entrada | Salida | Fuente | Fecha |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfra | US | estándar | 0,063 € | 0,13 € | deepinfra.com | 14 oct 2026 |
€ por 1 M de tokens. Fuente: páginas de precios de los proveedores, leídas y revisadas por searchit. A 14 oct 2026.
AI Act
Si el desarrollador ha firmado el código de buenas prácticas para modelos de IA de uso general: desconocido. Qué significa se explica en «UE y AI Act». Procesamiento en la UE y AI Act
Benchmarks
| Benchmarks | |
|---|---|
| GPQA Diamond (Artificial Analysis) | 57,5 |
| Humanity's Last Exam (Artificial Analysis) | 3,8 |
| Berkeley Function-Calling Leaderboard V4 | 28,8 |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI) | 13,8 |
| Vectara HHEM-2.3 | 3,7 |
| Vectara HHEM-2.3 – antwortrate | 80,7 |
| Vectara HHEM-2.3 – halluzination | 3,7 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) | 0,66 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – doc micro | 0,38 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – f1 micro | 0,94 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – score | 0,66 |
| MÖVE (Bundesdruckerei), arXiv 2606.13111 | 0,77 |
| MÖVE (Bundesdruckerei), arXiv 2606.13111 – qa | 0,69 |
| MÖVE (Bundesdruckerei), arXiv 2606.13111 – zusammenfassung | 0,77 |
| Structured Output Benchmark (SOB), arXiv 2604.25359 | 0,97 |
| Structured Output Benchmark (SOB), arXiv 2604.25359 – json pass | 0,97 |
| Structured Output Benchmark (SOB), arXiv 2604.25359 – wertgenauigkeit | 0,8 |
| MMLU-Pro (TIGER-Lab Leaderboard) | 70,4 |