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Naver
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Open weights model

•

Released December 2025

HyperCLOVA X SEED Think (32B): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Benchmarks der API-Anbieter

Modellübersicht

Intelligenz

17
Artificial Analysis Intelligence Index
4 von 4 Einheiten für Intelligenz.

Geschwindigkeit

k. A.
Ausgabetokens pro Sekunde
Unbekannter Wert von 4 Einheiten für Geschwindigkeit.

Eingabepreis

0,00 $
USD pro 1 Mio. Tokens
1 von 4 Einheiten für Eingabepreis.

Ausgabepreis

0,00 $
USD pro 1 Mio. Tokens
1 von 4 Einheiten für Ausgabepreis.

Ausführlichkeit

k. A.
Ausgabetokens im Intelligence Index
Unbekannter Wert von 4 Einheiten für Ausführlichkeit.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) zählt bei der Intelligenz zu den führenden Modellen und ist preislich gut aufgestellt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell unterstützt Text, Bilder und Video als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 128k Tokens.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 17 und liegt damit deutlich über dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 9).

Der Preis für HyperCLOVA X SEED Think (32B) beträgt $0.00 pro 1 Mio. Eingabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.04) und $0.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.15).

ReasoningJa

Diese Seite zeigt die Reasoning-Version dieses Modells.

Möglicherweise gibt es auch eine Variante ohne Reasoning.

Eingabemodalität

Unterstützt: Text, Bilder und Video

Ausgabemodalität

Unterstützt: Text

Kontextfenster128k
~192 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter32B
LizenzHyperCLOVA X SEED 32B Think Model License Agreement
ModellgewichteHugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

  • Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
  • Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
  • Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:
    • Sehr klein: ≤4B Parameter
    • Klein: 4B–40B Parameter
    • Mittel: 40B–150B Parameter
    • Groß: >150B Parameter
  • Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:
    • <$0.15 pro 1 Mio. Tokens
    • $0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
    • >$1 pro 1 Mio. Tokens

Wichtigste Ergebnisse

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if the weights are available but commercial use is limited (typically requires obtaining a paid license).

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-Banking

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GPQA Diamond

Scientific reasoning

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR

Long context reasoning

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AANew

Agentic business operations

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

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While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.
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AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)
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Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better
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Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index
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The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)
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Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
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Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Model Size: Total and Active Parameters

Comparison between total model parameters and parameters active during inference
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu HyperCLOVA X SEED Think (32B)

HyperCLOVA X SEED Think (32B) wurde am 26. Dezember 2025 veröffentlicht.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) wurde von Naver entwickelt.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen geschätzten Wert von 17 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe deutlich über dem Durchschnitt (Median: 9).

Ja, HyperCLOVA X SEED Think (32B) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) unterstützt Text, Bilder und Video als Eingabe.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) unterstützt Text als Ausgabe.

Ja, HyperCLOVA X SEED Think (32B) unterstützt Bildeingaben und kann Bilder analysieren, beschreiben und Fragen dazu beantworten.

Ja, HyperCLOVA X SEED Think (32B) ist multimodal. Es kann Text, Bilder und Video als Eingabe verarbeiten und Text als Ausgabe erzeugen.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) hat ein Kontextfenster von 130k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, HyperCLOVA X SEED Think (32B) hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) hat 32 Milliarden Parameter.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) wird unter der Lizenz HyperCLOVA X SEED 32B Think Model License Agreement veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

HyperCLOVA X SEED Think (32B) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 17. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

HyperCLOVA X SEED Think (32B) ist ein Modell mit offenen Gewichten, das selbst gehostet werden kann. Anbieter anzeigen

HyperCLOVA X SEED Think (32B) ist ein Modell mit offenen Gewichten, das heruntergeladen und selbst gehostet werden kann. Anbieter vergleichen