Phi-4
Phi-4 von Microsoft: 1 Angebote. Ab 0,063 € je 1 Mio. Eingabe-Token. Ein Angebot mit EU-Verarbeitung ist nicht erfasst.
Kosten für dieses Modell rechnenAngebote vergleichenPreisverlauf ansehen
Steckbrief
| Steckbrief | |
|---|---|
| Hersteller | Microsoft |
| Art | Sprachmodelle |
| Herkunft | US |
| Eingabearten | text |
| Kontext (Token) | 16.384 |
| Ausgabe max. (Token) | 14.745 |
| Reasoning | ohne |
| Parameter (Mrd.) | 14,7 |
| Offene Gewichte | ✓ ja |
| Lizenz | MIT |
| Grafikspeicher bei 4-Bit (GB) | 13 (RTX PRO 4000) |
| Veröffentlicht | – |
Angebote mit Verarbeitung in der EU (0)
Keine Angebote in dieser Gruppe.
Angebote außerhalb der EU (1)
| Anbieter | Land | Variante | Eingabe | Ausgabe | Beleg | Stand |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfra | US | Standard | 0,063 € | 0,13 € | deepinfra.com | 14.10.2026 |
€ je 1 Mio. Token. Quelle: Preisseiten der Anbieter, gelesen und geprüft von searchit. Stand 14.10.2026.
AI Act
Ob der Hersteller den Verhaltenskodex für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck unterzeichnet hat: unbekannt. Was das bedeutet, steht unter „EU und AI Act“. EU-Verarbeitung und 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 |