FriendliAI: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

FriendliAI
FriendliAI

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

Höchste Intelligenz

#1
GLM-5.2 (max)
GLM-5.2 (max)
53
#2
GLM-5.1
GLM-5.1
41
#3
GLM-5.1
GLM-5.1
36
#4
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
34
#5
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
30

Intelligence Index

Insgesamt 7 Modelle

Am schnellsten

#1
GLM-5.2 (max)
GLM-5.2 (max)
194 t/s
#2
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
179 t/s
#3
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
168 t/s
#4
GLM-5.1
GLM-5.1
140 t/s
#5
GLM-5.1
GLM-5.1
138 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 7 Modelle

Niedrigster Preis

#1
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
$0.17
#2
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
$0.17
#3
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
$0.22
#4
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
$0.42
#5
GLM-5.2 (max)
GLM-5.2 (max)
$0.90

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 7 Modelle

Kennzeichnet ein Reasoning-Modell

FriendliAI bietet 7 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.

  • Bei der Intelligenz sind GLM-5.2 (max) (53), GLM-5.1 (41) und GLM-5.1 (36) die führenden Modelle von FriendliAI.
  • Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind GLM-5.2 (max) (194 t/s), Gemma 4 31B (179 t/s) und Gemma 4 31B (168 t/s) am schnellsten.
  • Bei der Latenz bieten GLM-5.1 (0.74 s), DeepSeek V3.2 (1.07 s) und Gemma 4 31B (1.63 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
  • Beim Preis bieten Gemma 4 31B ($0.17), Gemma 4 31B ($0.17) und MiniMax-M2.5 ($0.22) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 5.4-Fachen.
  • Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.2 (max) (1M), Gemma 4 31B (262k) und Gemma 4 31B (256k) die größten Kontextfenster von FriendliAI.
  • GLM-5.2 (max) bietet die beste Kombination aus Intelligenz und Geschwindigkeit. Zur Kostenoptimierung bietet Gemma 4 31B die wettbewerbsfähigsten Preise.

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 v4.1.1 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 v4.1.1 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
See more

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

AA-LCRUpdated

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

No data available

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 v4.1.1 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 Z AI
GLM-5.2 (max)
1M
Offen
53
$0.42
210
1.27
13.16
9.51
Logo von Z AI
GLM-5.1
203k
Offen
41
$0.25
139
0.77
31.68
27.31
Logo von Z AI
GLM-5.1
203k
Offen
36*
--
143
0.74
4.24
--
Logo von MiniMax
MiniMax-M2.5
197k
Offen
34*
--
138
0.80
18.98
14.54
Logo von MiniMax
MiniMax-M2.1
197k
Offen
32*
--
--
--
--
--
Logo von Google
Gemma 4 31B
256k
Offen
30
$0.04
157
1.30
15.53
11.05
Logo von DeepSeek
DeepSeek V3.2
164k
Offen
25*
--
75
1.05
7.70
--
Logo von Google
Gemma 4 31B
262k
Offen
22
$0.04
161
1.63
4.74
--

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 FriendliAI

FriendliAI bietet 7 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.2 (max), GLM-5.1, GLM-5.1, MiniMax-M2.5, Gemma 4 31B, DeepSeek V3.2 und Gemma 4 31B.

Das intelligenteste bei FriendliAI verfügbare Modell ist GLM-5.2 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 53.

Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist GLM-5.2 (max) mit 193.6 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von FriendliAI.

Das Modell von FriendliAI mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist GLM-5.1 mit 0.74 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.

Gemessen am Mischpreis ist Gemma 4 31B mit $0.17 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von FriendliAI.

Die Preise der Modelle von FriendliAI unterscheiden sich bis zum 5-Fachen: von $0.17 pro 1 Mio. Tokens für Gemma 4 31B bis $0.90 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.1.

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

Ja, alle 7 Modelle von FriendliAI unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.

Ja, alle 7 Modelle von FriendliAI unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Ja, FriendliAI bietet 4 Reasoning-Modelle an: GLM-5.2 (max), GLM-5.1, MiniMax-M2.5 und Gemma 4 31B. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.

Ja, alle 7 Modelle von FriendliAI 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 FriendliAI 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.