DigitalOcean: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

DigitalOcean
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Analyse der Modelle von DigitalOcean anhand zentraler Metriken wie Qualität, Preis, Ausgabegeschwindigkeit, Latenz, Kontextfenster und mehr. Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von DigitalOcean angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.

Höchste Intelligenz

#1
Kimi K3 (max)
Kimi K3 (max)
57
#2
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
34
#3
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
34
#4
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
32
#5
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
32

Intelligence Index

Insgesamt 6 Modelle

Am schnellsten

#1
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
122 t/s
#2
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
108 t/s
#3
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
74 t/s
#4
Kimi K3 (max)
Kimi K3 (max)
36 t/s
#5
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
12 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 6 Modelle

Niedrigster Preis

#1
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
$0.18
#2
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
$0.33
#3
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
$0.33
#4
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
$0.40
#5
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
$0.40

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 6 Modelle

Kennzeichnet ein Reasoning-Modell

DigitalOcean bietet 6 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.

  • Bei der Intelligenz sind Kimi K3 (max) (57), Qwen3.5 397B A17B (34) und MiniMax-M2.5 (34) die führenden Modelle von DigitalOcean.
  • Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind DeepSeek V3.2 (122 t/s), DeepSeek V3.2 (108 t/s) und MiniMax-M2.5 (74 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 900 %.
  • Bei der Latenz bieten DeepSeek V3.2 (0.91 s), Qwen3.5 397B A17B (1.70 s) und DeepSeek V3.2 (17.25 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
  • Beim Preis bieten MiniMax-M2.5 ($0.18), DeepSeek V3.2 ($0.33) und DeepSeek V3.2 ($0.33) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 2.3-Fachen.
  • Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Kimi K3 (max) (1M), Qwen3.5 397B A17B (262k) und Qwen3.5 397B A17B (262k) die größten Kontextfenster von DigitalOcean.

Wichtigste Ergebnisse

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Intelligenzevaluationen

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. 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

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

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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
Logo von Kimi
Kimi K3 (max)
1.05M
Offen
57
$1.03
36
3.84
73.51
55.74
Logo von Alibaba
Qwen3.5 397B A17B
262k
Offen
34
$0.13
11
1.94
338.44
290.85
Logo von MiniMax
MiniMax-M2.5
197k
Offen
34*
--
74
0.94
34.77
27.07
Logo von DeepSeek
DeepSeek V3.2
128k
Offen
32
$0.13
122
0.80
21.36
16.45
Logo von Alibaba
Qwen3.5 397B A17B
262k
Offen
32*
--
12
1.70
42.83
--
Logo von DeepSeek
DeepSeek V3.2
128k
Offen
25*
--
108
0.91
5.55
--

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 DigitalOcean

DigitalOcean bietet 6 von uns erfasste Modelle an: Kimi K3 (max), Qwen3.5 397B A17B, MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2, Qwen3.5 397B A17B und DeepSeek V3.2.

Das intelligenteste bei DigitalOcean verfügbare Modell ist Kimi K3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 57.

Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist DeepSeek V3.2 mit 121.6 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von DigitalOcean.

Das Modell von DigitalOcean mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist DeepSeek V3.2 mit 0.91 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.

Gemessen am Mischpreis ist MiniMax-M2.5 mit $0.18 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von DigitalOcean.

Die Preise der Modelle von DigitalOcean unterscheiden sich bis zum 13-Fachen: von $0.18 pro 1 Mio. Tokens für MiniMax-M2.5 bis $2.31 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K3 (max).

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

Ja, alle 6 Modelle von DigitalOcean unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.

Ja, alle 6 Modelle von DigitalOcean unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Ja, DigitalOcean bietet 4 Reasoning-Modelle an: Kimi K3 (max), Qwen3.5 397B A17B, MiniMax-M2.5 und DeepSeek V3.2. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.

Ja, alle 6 Modelle von DigitalOcean 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 DigitalOcean 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.