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Proprietary model

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Released August 2026

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

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

Ausprobieren Benchmarks der API-Anbieter

IntelligenzUpdated

k. A.

Artificial Analysis Intelligence Index

Kosten

Eingabe 0,11 $Ausgabe 0,33 $Cache-Rabatt 91%

k. A.

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 1M Tokens.

Der Preis für Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) beträgt $0.11 pro 1 Mio. Eingabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.23) und $0.33 pro 1 Mio. Ausgabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.83).

Mit 173 Tokens pro Sekunde ist Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) schneller als der Durchschnitt (Median: 115).

Reasoning	Ja Diese Seite zeigt die Reasoning-Version dieses Modells. Möglicherweise gibt es auch eine Variante ohne Reasoning.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	1M ~1500 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12

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

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher 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 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 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

No publicly available API

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

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

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

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase-Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

Vergleiche des Intelligence Index

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

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

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

No publicly available API

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

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

No publicly available API

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)

No publicly available API

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

No publicly available API

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).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average decode time (minutes) per Intelligence Index task · Excludes TTFT and overhead time · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token

Latenz: Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antwort-Token · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

No publicly available API

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) wurde am 10. August 2026 veröffentlicht.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) wurde von Multiverse Computing entwickelt.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) erzeugt Ausgaben mit 173.4 Tokens pro Sekunde (auf Grundlage der API von Multiverse Computing). Dies ist über dem Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse (Median: 115.3 Tokens/s).

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) hat eine Zeit bis zum ersten Token (TTFT) von 1.31 s (auf Grundlage der API von Multiverse Computing). Dies ist besser als der Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse (Median: 1.64 s).

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) kostet $0.11 pro 1 Mio. Eingabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $0.23) und $0.33 pro 1 Mio. Ausgabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $0.83). Die Angaben basieren auf der API von Multiverse Computing.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) kostet $0.11 pro 1 Mio. Eingabetokens und $0.33 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage der API von Multiverse Computing). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.06 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Ja, Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) unterstützt Text als Eingabe.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) hat ein Kontextfenster von 1.0M Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Nein, Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) ist proprietär. Die Modellgewichte sind nicht öffentlich verfügbar.

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) hat 438 Milliarden Parameter.

Ja, Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) ist über 1 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) ist über 1 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Geschwindigkeit

Kosten

Ausführlichkeit

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

168 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Geschwindigkeit

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

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase-Elo

AA-Briefcase Elo

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

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

Geschwindigkeit

Ausgabegeschwindigkeit

Output Speed

Model Performance Representation

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Latenz

Latenz: Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) veröffentlicht?

Wer hat Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) entwickelt?

Wie schnell ist Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Wie hoch ist die Latenz von Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Wie viel kostet Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Ist Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Kann Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) Bilder verarbeiten?

Ist Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Hat Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)?

Ist Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) über eine API verfügbar?

Wo kann ich Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) verwenden?