Crusoe: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Crusoe angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Updated
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)
GLM-5.2 (max) (NVFP4)GLM-5.1
Gemma 4 31BIntelligence Index
Insgesamt 10 Modelle
Am schnellsten
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)GLM-5.2 (max) (NVFP4)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 10 Modelle
Niedrigster Preis
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Gemma 4 31BMischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 10 Modelle
Crusoe bietet 10 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (36), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (35) und GLM-5.2 (max) (NVFP4) (34) die führenden Modelle von Crusoe.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (316 t/s), Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (315 t/s) und gpt-oss-120b (low) (269 t/s) am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) (0.64 s), Gemma 4 31B (Non-reasoning) (1.10 s) und Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (6.78 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Nemotron 3.5 Lightning (BF16) ($0.05), gpt-oss-120b (high) ($0.07) und gpt-oss-120b (low) ($0.07) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 3.3-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (1M), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (1M) und GLM-5.2 (max) (NVFP4) (1M) die größten Kontextfenster von Crusoe.
Wichtigste Ergebnisse
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Kontextfenster
Context Window
Preise
Intelligence Index vs. Price
Leistungsübersicht
Output Speed vs. Price
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Output Speed
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token
Latency: Time To First Answer Token
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
Weitere Analyse | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Offen | 36 | $1.65 | 188 | 1.66 | 14.99 | 10.66 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Offen | 35 | $0.19 | 321 | 0.98 | 8.76 | 6.22 | |||
GLM-5.2 (max) (NVFP4) | 1M | Offen | 34 | $1.01 | 247 | 1.04 | 11.17 | 8.10 | |||
 Kimi K2.6 (NVFP4) | 262k | Offen | 27 | $0.84 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-5.1 | 131k | Offen | 26 | $0.67 | 106 | 1.63 | 41.93 | 35.60 | |||
Kimi K2.6 (Non-reasoning) (NVFP4) | 262k | Offen | 24* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | Offen | 15 | $0.10 | 22 | 1.47 | 104.43 | 79.94 | |||
Gemma 4 31B (Non-reasoning) | 262k | Offen | 14* | -- | 21 | 1.10 | 25.22 | -- | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 262k | Offen | 14 | $0.08 | 314 | 0.43 | 8.38 | 6.36 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Offen | 12 | $0.04 | 268 | 0.37 | 9.70 | 7.47 | |||
 Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) | 262k | Offen | 12* | -- | 108 | 0.63 | 5.28 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Offen | 10* | -- | 269 | 0.35 | 9.63 | 7.42 | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Crusoe
Crusoe bietet 10 von uns erfasste Modelle an: DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), GLM-5.1, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (Non-reasoning), Nemotron 3.5 Lightning (BF16), gpt-oss-120b (high), Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) und gpt-oss-120b (low).
Das intelligenteste bei Crusoe verfügbare Modell ist DeepSeek V4 Pro 0813 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 36.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist DeepSeek V4 Flash 0731 (max) mit 316.4 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Crusoe.
Das Modell von Crusoe mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) mit 0.64 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Nemotron 3.5 Lightning (BF16) mit $0.05 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Crusoe.
Die Preise der Modelle von Crusoe unterscheiden sich bis zum 18-Fachen: von $0.05 pro 1 Mio. Tokens für Nemotron 3.5 Lightning (BF16) bis $0.90 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.2 (max) (NVFP4).
Ja, Crusoe bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 10 Modelle von Crusoe unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
9 von 10 Modellen von Crusoe unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Crusoe bietet 8 Reasoning-Modelle an: DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), GLM-5.1, Gemma 4 31B, Nemotron 3.5 Lightning (BF16), gpt-oss-120b (high) und gpt-oss-120b (low). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 10 Modelle von Crusoe 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 Crusoe 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.