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Open weights model

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Released Mai 2026

HyperNova 60B 2605: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

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IntelligenzUpdated

k. A.

Artificial Analysis Intelligence Index

Leistung

k. A.

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)

Kosten

Eingabe -Ausgabe -

k. A.

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

HyperNova 60B 2605 (High, Based on gpt-oss-120b) unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 131k Tokens.

Reasoning	Ja
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	131k ~197 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	58.7B
Aktive Parameter	4.8B Anzahl der pro Token während der Inferenz aktiven Parameter
Lizenz	Apache 2.0
Modellgewichte	Hugging 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

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

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

No publicly available API

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

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.

Benchmarks

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

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

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

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).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

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: tokens limit · Higher is better

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)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

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.

Weitere Details

								Gewichte
HyperNova 60B 2605 (High, Based on gpt-oss-120b)	Multiverse Computing	-	58.7B 4.8B während der Inferenz aktiv	131k	-	-	-	🤗	-

Weitere Veröffentlichungen von Multiverse Computing

Quasar 438B
1 Modell

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu HyperNova 60B 2605

HyperNova 60B 2605 wurde am 26. Mai 2026 veröffentlicht.

HyperNova 60B 2605 wurde von Multiverse Computing entwickelt.

Ja, HyperNova 60B 2605 ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

HyperNova 60B 2605 unterstützt Text als Eingabe.

HyperNova 60B 2605 unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, HyperNova 60B 2605 unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, HyperNova 60B 2605 ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

HyperNova 60B 2605 hat ein Kontextfenster von 131k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, HyperNova 60B 2605 hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

HyperNova 60B 2605 hat 58.7B Parameter (4.8B aktiv).

HyperNova 60B 2605 ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 58.7B Parametern, von denen während der Inferenz jedoch nur 4.8B aktiv sind.

HyperNova 60B 2605 wird unter der Lizenz Apache 2.0 veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

HyperNova 60B 2605 ist ein Modell mit offenen Gewichten, das selbst gehostet werden kann. Anbieter anzeigen

HyperNova 60B 2605 ist ein Modell mit offenen Gewichten, das heruntergeladen und selbst gehostet werden kann. Anbieter vergleichen

HyperNova 60B 2605: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Leistung

Kosten

Ausführlichkeit

Technische Spezifikationen

67 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Zeit pro Aufgabe

Kosten pro Aufgabe

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Benchmarks

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Weitere Details

Weitere Veröffentlichungen von Multiverse Computing

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde HyperNova 60B 2605 veröffentlicht?

Wer hat HyperNova 60B 2605 entwickelt?

Ist HyperNova 60B 2605 ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt HyperNova 60B 2605?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt HyperNova 60B 2605?

Kann HyperNova 60B 2605 Bilder verarbeiten?

Ist HyperNova 60B 2605 multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von HyperNova 60B 2605?

Hat HyperNova 60B 2605 offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat HyperNova 60B 2605?

Was sind die aktiven Parameter von HyperNova 60B 2605?

Unter welcher Lizenz steht HyperNova 60B 2605?

Ist HyperNova 60B 2605 über eine API verfügbar?

Wo kann ich HyperNova 60B 2605 verwenden?