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Figure 1: Phi-4-reasoning-vision-15B presents a compelling option compared to existing models, pushing the pareto-frontier of the tradeoff between accuracy and compute costs. We have competitive performance to much slower models that require more time and tokens and higher accuracy than similarly fast models. These values were computed by averaging accuracy, time, and output token-counts for a subset of 4 benchmarks: ChartQA_TEST, MathVista_MINI, MMMU_VAL, and ScreenSpot_v2, where we had logged these values.
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从另一个角度来看，平心而论，国内平台普遍更为规范。至少在接口层面，国内服务商确实进行了更细致的拆分。但在应用层，各厂商仍将架构调度与智能体协作成本隐匿于黑箱之中：
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