核心规格对比

规格Phi-3 VisionGPT-4o
厂商otheropenai
版本phi-3-vision4o
发布日期2024-05-212024-05-13
上下文窗口4096 tokens128000 tokens
输入模态text, imagetext, image, audio
输出模态texttext, audio
许可MITProprietary
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准Phi-3 VisionGPT-4o胜出
ARC77.4Phi-3 Vision
BBH40.183.1GPT-4o
GPQA17.4Phi-3 Vision
GSM8K3095.8GPT-4o
HUMANEVAL48.290.2GPT-4o
IFEVAL56.4Phi-3 Vision
MATH24.376.6GPT-4o
MMLU56.488.7GPT-4o
MUSR32.1Phi-3 Vision
WINOGRANDE74.7Phi-3 Vision

定价对比

项目 (每百万Token)Phi-3 VisionGPT-4o
输入$0.2$2.5
输出$0.2$10
缓存读$0$1.25
缓存写$0$2.5

Phi-3 Vision 对比 GPT-4o

模型概述

Phi-3 Vision 与 GPT-4o 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Other / Openai2024-05-21 / 2024-05-134K / 128KMIT / Proprietary

基准测试表现

基准Phi-3 VisionGPT-4o胜出
ARC77.4A
BBH (BIG-Bench Hard)40.183.1B
GPQA17.4A
GSM8K (Grade School Math 8K)30.095.8B
HumanEval48.290.2B
IFEval56.4A
MATH24.376.6B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)56.488.7B
MUSR32.1A
WinoGrande74.7A

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

Phi-3 Vision

  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ⚠️ MMLU 仅 56.4,知识推理偏弱。
  • ⚠️ HumanEval 48.2,代码能力较弱。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。
  • ⚠️ 上下文窗口 4K 偏小。

GPT-4o

  • ✅ MMLU 得分 88.7,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 90.2,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 95.8,数学推理稳健。
  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Phi-3 Vision 与 GPT-4o 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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