Fireworks: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Analyse der Modelle von Fireworks anhand zentraler Metriken wie Qualität, Preis, Ausgabegeschwindigkeit, Latenz, Kontextfenster und mehr. Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Fireworks angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Intelligence Index
Insgesamt 10 Modelle
Am schnellsten
Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 10 Modelle
Niedrigster Preis
Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 10 Modelle
Fireworks 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 Kimi K3 (max) (57), GLM-5.2 (max) (51) und DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (50) die führenden Modelle von Fireworks.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind GLM-5.2 (max) (294 t/s), MiniMax-M2.7 (220 t/s) und Kimi K3 (max) (176 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 143 %.
- Bei der Latenz bieten Kimi K2.6 (1.22 s), GLM-5.2 (max) (7.90 s) und MiniMax-M2.7 (11.92 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten DeepSeek V4 Flash 0731 (max) ($0.08), gpt-oss-120b (high) ($0.20) und gpt-oss-120b (low) ($0.20) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 9.3-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4 Pro (max) (1M), Kimi K3 (max) (1M) und DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (1M) die größten Kontextfenster von Fireworks.
Wichtigste Ergebnisse
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
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
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3 (max) | 1.05M | Offen | 57 | $0.91 | 176 | 1.14 | 15.38 | 11.40 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | Offen | 51 | $0.48 | 294 | 1.10 | 9.60 | 6.80 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Offen | 50 | $0.08 | 84 | 0.92 | 30.55 | 23.71 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | Offen | 44 | $0.38 | 121 | 1.54 | 41.78 | 36.11 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Offen | 44 | $0.30 | 72 | 1.16 | 70.00 | 61.89 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | Offen | 43 | $0.36 | 91 | 1.57 | 28.98 | 21.91 | |||
GLM-5 | 203k | Offen | 40* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.7 | 197k | Offen | 38 | $0.09 | 220 | 0.72 | 14.19 | 11.20 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Offen | 35* | -- | 60 | 1.22 | 9.62 | -- | |||
GLM-5 | 203k | Offen | 32* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | Offen | 32 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | Offen | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Offen | 24 | $0.08 | 125 | 0.75 | 20.72 | 15.97 | |||
DeepSeek V3.1 | 164k | Offen | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Offen | 15 | $0.02 | 98 | 0.77 | 26.17 | 20.32 | |||
 Qwen3 VL 235B A22B | 262k | Offen | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 262k | Offen | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 262k | Offen | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Llama 3.3 70B | 131k | Offen | 9 | $0.14 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 30B | 262k | Offen | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 8B | 41k | Offen | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Fireworks
Fireworks bietet 10 von uns erfasste Modelle an: Kimi K3 (max), GLM-5.2 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), DeepSeek V4 Pro (max), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro (high), MiniMax-M2.7, Kimi K2.6, gpt-oss-120b (high) und gpt-oss-120b (low).
Das intelligenteste bei Fireworks verfügbare Modell ist Kimi K3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 57.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist GLM-5.2 (max) mit 294.2 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Fireworks.
Das Modell von Fireworks mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Kimi K2.6 mit 1.22 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist DeepSeek V4 Flash 0731 (max) mit $0.08 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Fireworks.
Die Preise der Modelle von Fireworks unterscheiden sich bis zum 31-Fachen: von $0.08 pro 1 Mio. Tokens für DeepSeek V4 Flash 0731 (max) bis $2.31 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K3 (max).
Ja, Fireworks 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 Fireworks unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 10 Modelle von Fireworks unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Fireworks bietet 9 Reasoning-Modelle an: Kimi K3 (max), GLM-5.2 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), DeepSeek V4 Pro (max), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro (high), MiniMax-M2.7, 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 Fireworks 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 Fireworks 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.