Cerebras: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

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

Cerebras

Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Cerebras angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.

Höchste Intelligenz

Updated

gpt-oss-120b (high)

gpt-oss-120b (low)

Intelligence Index

Insgesamt 2 Modelle

Am schnellsten

gpt-oss-120b (low)

1,768 t/s

gpt-oss-120b (high)

1,765 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 2 Modelle

Niedrigster Preis

gpt-oss-120b (high)

$0.39

gpt-oss-120b (low)

$0.39

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 2 Modelle

Cerebras bietet 2 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.

Bei der Intelligenz sind gpt-oss-120b (high) (12) und gpt-oss-120b (low) (10) die führenden Modelle von Cerebras.
Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind gpt-oss-120b (low) (1,768 t/s) und gpt-oss-120b (high) (1,765 t/s) am schnellsten.
Bei der Latenz bieten gpt-oss-120b (low) (1.61 s) und gpt-oss-120b (high) (1.67 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
Beim Preis bieten gpt-oss-120b (high) ($0.39) und gpt-oss-120b (low) ($0.39) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen gpt-oss-120b (high) (131k) und gpt-oss-120b (low) (131k) die größten Kontextfenster von Cerebras.
gpt-oss-120b (high) bietet das beste Verhältnis aus Intelligenz und Kosteneffizienz. Für die schnellste Ausgabe ist gpt-oss-120b (low) die beste Wahl.

Wichtigste Ergebnisse

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Preis

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Intelligenzevaluationen

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

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

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench v4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

No data available

IFBench

Instruction following

𝜏³-Banking

Agentic tool use

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

No data available

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

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Kontextfenster

Context Window

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).

Preise

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Leistungsübersicht

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

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).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

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 (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

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

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).


									Weitere Analyse
Gemma 4 31B	131k	Offen	15	$0.71	--	--	--	--	Modell Anbieter
Gemma 4 31B (Non-reasoning)	131k	Offen	14*	--	--	--	--	--	Modell Anbieter
gpt-oss-120b (high)	131k	Offen	12	$0.23	1,765	0.53	1.95	1.13	Modell Anbieter
gpt-oss-120b (low)	131k	Offen	10*	--	1,768	0.51	1.92	1.13	Modell Anbieter

Wichtige Definitionen

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

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Cerebras

Cerebras bietet 2 von uns erfasste Modelle an: gpt-oss-120b (high) und gpt-oss-120b (low).

Das intelligenteste bei Cerebras verfügbare Modell ist gpt-oss-120b (high) mit einem Intelligence-Index-Wert von 12.

Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist gpt-oss-120b (low) mit 1,767.6 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Cerebras.

Das Modell von Cerebras mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist gpt-oss-120b (low) mit 1.61 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.

Gemessen am Mischpreis ist gpt-oss-120b (high) mit $0.39 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Cerebras.

Ja, Cerebras bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.

Ja, alle 2 Modelle von Cerebras unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.

Ja, alle 2 Modelle von Cerebras unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Ja, Cerebras bietet 2 Reasoning-Modelle an: gpt-oss-120b (high) und gpt-oss-120b (low). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.

Ja, alle 2 Modelle von Cerebras haben offene Gewichte.

Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich aufgrund von Infrastrukturänderungen, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir benchmarken alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells von Cerebras die Intelligenz für qualitätssensible Aufgaben, die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schnellen ersten Antworten, die Preise für kostensensible Workloads sowie Funktionen wie die Größe des Kontextfensters, den JSON-Modus und die Unterstützung von Funktionsaufrufen.

Cerebras: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

Höchste Intelligenz

Am schnellsten

Niedrigster Preis

Intelligenz

Geschwindigkeit

Preis

Intelligenzevaluationen

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Index vs. Price

Price-Quality Variance

Kontextfenster

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

Preise

Intelligence Index vs. Price

Price-Quality Variance

Leistungsübersicht

Output Speed vs. Price

Output Speed

Price

Geschwindigkeit

Output Speed

Output Speed

Model Performance Representation

Latenz

Latency: Time To First Answer Token

Time to First Answer Token

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

End-to-End Response Time vs. Price

Price

Wichtige Definitionen

Context Window

Häufig gestellte Fragen

Welche Modelle bietet Cerebras an?

Welches ist das intelligenteste Modell von Cerebras?

Welches ist das schnellste Modell von Cerebras?

Welches Modell von Cerebras hat die niedrigste Latenz?

Welches ist das günstigste Modell von Cerebras?

Ist Cerebras mit OpenAI kompatibel?

Unterstützt Cerebras den JSON-Modus?

Unterstützt Cerebras Funktionsaufrufe?

Bietet Cerebras Reasoning-Modelle an?

Bietet Cerebras Modelle mit offenen Gewichten an?

Verändert sich die Leistung von Cerebras im Laufe der Zeit?

Wie wähle ich ein Modell von Cerebras aus?