Phi-4
Phi-4 da Microsoft: 1 ofertas. A partir de 0,063 € por 1 M de tokens de entrada. Não há nenhuma oferta registada com processamento na UE.
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Ficha
| Ficha | |
|---|---|
| Desenvolvedor | Microsoft |
| Tipo | Modelos de linguagem |
| Origem | US |
| Tipos de entrada | text |
| Contexto (tokens) | 16 384 |
| Saída máx. (tokens) | 14 745 |
| Raciocínio | ohne |
| Parâmetros (mil M) | 14,7 |
| Pesos abertos | ✓ sim |
| Licença | MIT |
| Memória GPU a 4 bits (GB) | 13 (RTX PRO 4000) |
| Publicado | – |
Ofertas com processamento na UE (0)
Sem ofertas neste grupo.
Ofertas fora da UE (1)
| Fornecedor | País | Variante | Entrada | Saída | Fonte | Data |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfra | US | padrão | 0,063 € | 0,13 € | deepinfra.com | 14/10/2026 |
€ por 1 M de tokens. Fonte: páginas de preços dos fornecedores, lidas e verificadas pela searchit. A 14/10/2026.
AI Act
Se o desenvolvedor assinou o código de boas práticas para modelos de IA de finalidade geral: desconhecido. O significado é explicado em «UE e AI Act». Processamento na UE e 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 |