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
GLM-5.3 (max) (FP4)GLM-5.3-Flash (FP4)
Qwen3.8 27B (xhigh)
Nemotron 3.5 Super VLQwen3.8 27B (non-reasoning)Intelligence Index
Insgesamt 15 Modelle
Kürzeste Zeit pro Aufgabe
Qwen3.8 27B (non-reasoning)Nemotron 3.5 Lightning (BF16)
gpt-oss-120b (high)Qwen3.8 27B (xhigh)GLM-5.3 (max) (FP4)Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)
Insgesamt 15 Modelle
Niedrigster Preis
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8)Nemotron 3 Nano (FP8)gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 15 Modelle
Crusoe bietet 15 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind GLM-5.3 (max) (FP4) (32), GLM-5.3-Flash (FP4) (28) und Qwen3.8 27B (xhigh) (20) die führenden Modelle von Crusoe.
- Bei der Zeit pro Aufgabe erledigen Qwen3.8 27B (non-reasoning) (2.9 Min.), Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (4.2 Min.) und gpt-oss-120b (high) (5.1 Min.) eine Aufgabe des Intelligence Index auf Crusoe am schnellsten. Die Zeit pro Aufgabe unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; das langsamste benötigt 4.9-mal so lange wie das schnellste.
- Bei der Latenz bieten DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (0.74 s), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8) (0.86 s) und gpt-oss-120b (low) (1.52 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Nemotron 3.5 Lightning (BF16) ($0.05), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8) ($0.05) und Nemotron 3 Nano (FP8) ($0.05) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.3-Flash (FP4) (1M), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (1M) und DeepSeek V4.1 Flash (max) (1M) die größten Kontextfenster von Crusoe.
Intelligenz
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Index vs. Preis
Preise
Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index
Intelligence Index vs. Preis
Geschwindigkeit
Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index
Qualität
Endpoint Accuracy Index
Latenz
Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Zeit bis zum ersten Antworttoken
Zuverlässigkeit
Anteil der fehlgeschlagenen Anfragen des Endpunkts über alle gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Endpunkt-Fehlerrate
Caching
Cache-Trefferquote
Kosten pro Aufgabe vs. Cache-Trefferquote
Weitere Analyse | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) (FP4) | 32 | $5.10 | 11.9 | 32.44 | 1.9% | 786k | Offen | |||
GLM-5.3-Flash (FP4) | 28 | $0.94 | 18.9 | 37.57 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 20 | $2.61 | 6.9 | 26.18 | 0.0% | 262k | Offen | |||
Nemotron 3.5 Super VL | 14 | $0.52 | 19.4 | 32.97 | 16.0% | 262k | Offen | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 10 | $3.31 | 3.0 | 1.63 | 0.0% | 262k | Offen | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 6 | $0.26 | 4.2 | 22.01 | 0.0% | 262k | Offen | |||
 Gemma 4 31B | 4 | -- | -- | 34.20 | 4.2% | 262k | Offen | |||
gpt-oss-120b (high) | 4 | $0.12 | 5.2 | 14.05 | 0.8% | 131k | Offen | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 0.87 | 7.9% | 262k | Offen | |||
Nemotron 3 Super (FP8) | -- | -- | -- | 35.32 | 4.8% | 262k | Offen | |||
 DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | 0.76 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Nemotron 3 Nano (FP8) | -- | -- | -- | 18.27 | 9.6% | 262k | Offen | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 1.54 | 0.7% | 131k | Offen | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.86 | 4.2% | 262k | Offen | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 40.53 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Crusoe
Crusoe bietet 15 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max) (FP4), GLM-5.3-Flash (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), Nemotron 3.5 Super VL, Qwen3.8 27B (non-reasoning), Nemotron 3.5 Lightning (BF16), Gemma 4 31B, gpt-oss-120b (high), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8), Nemotron 3 Super (FP8), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), Nemotron 3 Nano (FP8), gpt-oss-120b (low), Gemma 4 31B (non-reasoning) und DeepSeek V4.1 Flash (max).
Das intelligenteste bei Crusoe verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) (FP4) mit einem Wert von 32 im Intelligence Index.
Das Modell von Crusoe mit der kürzesten Zeit pro Aufgabe ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) mit 2.9 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index. Die Zeit pro Aufgabe ergibt sich aus den Ausgabetokens pro Aufgabe geteilt durch die Ende-zu-Ende-Ausgabegeschwindigkeit; ein niedrigerer Wert bedeutet, dass eine Aufgabe schneller abgeschlossen wird.
Das Modell von Crusoe mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) mit 0.74 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Nemotron 3.5 Lightning (BF16) mit $0.051 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 17.6-Fachen: von $0.051 pro 1 Mio. Tokens für Nemotron 3.5 Lightning (BF16) bis $0.90 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.3 (max) (FP4).
Ja, Crusoe bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 15 Modelle von Crusoe unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
14 von 15 Modellen von Crusoe unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Crusoe bietet 11 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max) (FP4), GLM-5.3-Flash (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), Nemotron 3.5 Super VL, Nemotron 3.5 Lightning (BF16), Gemma 4 31B, gpt-oss-120b (high), Nemotron 3 Super (FP8), Nemotron 3 Nano (FP8), gpt-oss-120b (low) und DeepSeek V4.1 Flash (max). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 15 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 Zeit pro Aufgabe, also wie schnell das Modell eine Aufgabe des Intelligence Index erledigt, 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.