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

基准测试表现

定价对比

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

• Phi-3 Vision 文档地址
• GPT-4o 文档地址