Phi-4
Phi-4 di Microsoft: 1 offerte. Da 0,063 € per 1 mln di token di input. Nessuna offerta con trattamento nell'UE è registrata.
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Scheda
| Scheda | |
|---|---|
| Sviluppatore | Microsoft |
| Tipo | Modelli linguistici |
| Origine | US |
| Tipi di input | text |
| Contesto (token) | 16.384 |
| Output max. (token) | 14.745 |
| Ragionamento | ohne |
| Parametri (mld) | 14,7 |
| Pesi aperti | ✓ sì |
| Licenza | MIT |
| Memoria GPU a 4 bit (GB) | 13 (RTX PRO 4000) |
| Pubblicato | – |
Offerte con trattamento nell'UE (0)
Nessuna offerta in questo gruppo.
Offerte fuori dall'UE (1)
| Fornitore | Paese | Variante | Input | Output | Fonte | Aggiornato al |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfra | US | standard | 0,063 € | 0,13 € | deepinfra.com | 14 ott 2026 |
€ per 1 mln di token. Fonte: pagine prezzi dei fornitori, lette e verificate da searchit. Al 14 ott 2026.
AI Act
Se lo sviluppatore ha firmato il codice di buone pratiche per i modelli di IA per finalità generali: sconosciuto. Il significato è spiegato in “UE e AI Act”. Trattamento nell'UE e AI Act
Benchmark
| Benchmark | |
|---|---|
| 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 |