Phi 4 vs Mercury 2 verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das bezahlte ersetzen? Vollständige Aufschlüsselung 2026.
Mercury 2 — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | Phi 4 | Mercury 2 | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Microsoft | Inception | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 16K Tokens | 128K Tokens | INMercury 2 |
| Eingabepreis | $0.07/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.25/M | |
| Ausgabepreis | $0.14/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.75/M | |
| Vision / multimodal | Nein | Nein | – |
| Tool / Funktionsaufruf | Nein | Ja | INMercury 2 |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | MIT | Proprietär |
Phi 4 ist ~5.4× günstiger als Mercury 2 bei Ausgabe-Token ($0.14 vs $0.75 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Phi 4 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✗ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✗ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | Phi 4 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 5.0 |
| Kontextfenster | 2.0 | 3.5 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 2.0 | 3.5 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
[Microsoft Research](/microsoft) Phi-4 ist darauf ausgelegt, in komplexen Denkaufgaben gut abzuschneiden und kann effizient in Situationen mit begrenztem Speicher oder wo schnelle Antworten benötigt werden, arbeiten. Bei 14 Milliarden...
Mercury 2 ist ein extrem schnelles Denk-LLM und das erste reasoning diffusion LLM (dLLM). Anstatt Tokens sequenziell zu generieren, produziert und verfeinert Mercury 2 mehrere Tokens parallel und erreicht...
Phi 4 ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber Mercury 2 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten immer noch führen. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. Phi 4 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. Mistral Large 2407 ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
Phi 4 kostet $0.14/M Ausgaben im Vergleich zu $0.75/M für Mistral Large 2407 — ungefähr 43x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
Wählen Sie Phi 4, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Mistral Large 2407, wenn Sie fortschrittliche Funktionen über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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