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Phi Tiny MoE Instruct vs Phi 3.5 Vision Instruct

Stellen Sie zwei bis vier Modelle nebeneinander, nach den Feldern, die einen Einsatz entscheiden: Kontext, Preis, Region, Lizenz, Sprachen, Hosting und das, was verifiziert ist.

Phi Tiny MoE InstructPhi 3.5 Vision Instruct
Anbieter MicrosoftMicrosoft
Modellparameter 3.8B4.1B
Kontextfenster Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.
Lizenz mitmit
Modalitäten texttext, vision
Veröffentlichungsdatum 23. Juni 202516. Aug. 2024
Sprachen Stark: en
Ausreichend: —
Stark: —
Ausreichend: nlp
Offene Gewichte jaja
Aufgaben Schlussfolgern, GünstigBildverstehen, Zusammenfassen

Wo zwei Modelle sich unterscheiden, zeigt diese Tabelle den Unterschied und hört dort auf. LLM EU vergibt keine Sieger-Kennzeichnung ohne dokumentierten Wert für die jeweilige Aufgabe; ein fehlender Wert bleibt fehlend und wird nicht zur Null.

Wann einsetzen

Phi Tiny MoE Instruct

Stärken

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
  • at 3.8B parameters it fits on a single accelerator
  • the model page lists en
  • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository

Grenzen

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 3.8B parameters, the weights fit on a single modest accelerator

Aufgaben

Schlussfolgern, Günstig

Phi 3.5 Vision Instruct

Stärken

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
  • at 4.1B parameters it fits on a single accelerator
  • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository

Grenzen

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 4.1B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
  • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model

Aufgaben

Bildverstehen, Zusammenfassen

Aufgaben: Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.

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