Makora: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Makora angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
Insgesamt 9 Modelle
Am schnellsten
Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4)
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)Gemma 4 26B A4BGLM-5.3 (max)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 9 Modelle
Niedrigster Preis
MiMo-V2.6-FlashGemma 4 26B A4BGemma 4 26B A4B (non-reasoning)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 9 Modelle
Makora bietet 9 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (45), GLM-5.3 (max) (45) und Kimi K3 (max) (44) die führenden Modelle von Makora.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) (374 t/s), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (244 t/s) und Gemma 4 26B A4B (239 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 62 %.
- Bei der Latenz bieten Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (0.54 s), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) (6.27 s) und Gemma 4 26B A4B (8.96 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten MiMo-V2.6-Flash ($0.06), Gemma 4 26B A4B ($0.08) und Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) ($0.08) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 3.2-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (1M), GLM-5.3 (max) (1M) und Kimi K3 (max) (1M) die größten Kontextfenster von Makora.
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, 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
Kontextfenster
Kontextfenster
Preise
Intelligence Index vs. Preis
Leistungsübersicht
Ausgabegeschwindigkeit vs. Preis
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Ausgabegeschwindigkeit
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token
Latenz: Zeit bis zum ersten Antworttoken
Cache-Verhalten
Cache-Trefferquote
Kosten pro Aufgabe vs. Cache-Trefferquote
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Ende-zu-Ende-Antwortzeit vs. Preis
Weitere Analyse | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | Offen | 45 | $1.05 | 228 | 0.62 | 11.61 | 8.79 | |||
GLM-5.3 (max) | 1.05M | Offen | 45 | $0.92 | 232 | 0.92 | 11.71 | 8.63 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | Offen | 44 | $1.18 | 61 | 1.24 | 41.95 | 32.56 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | Offen | 42 | $0.54 | 146 | 1.20 | 18.29 | 13.68 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | Offen | 39 | $1.01 | 218 | 0.66 | 12.13 | 9.18 | |||
Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) | 1.05M | Offen | 39 | $0.72 | 401 | 0.83 | 7.07 | 4.99 | |||
MiMo-V2.6-Flash | 1.05M | Offen | 38 | $0.22 | 152 | 0.96 | 17.43 | 13.18 | |||
Gemma 4 26B A4B | 1M | Offen | 17* | -- | 236 | 0.65 | 11.24 | 8.48 | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 1M | Offen | 13* | -- | 146 | 0.71 | 4.12 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Makora
Makora bietet 9 von uns erfasste Modelle an: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4), MiMo-V2.6-Flash, Gemma 4 26B A4B und Gemma 4 26B A4B (non-reasoning).
Das intelligenteste bei Makora verfügbare Modell ist DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) mit einem Wert von 45 im Intelligence Index.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) mit 374.4 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Makora.
Das Modell von Makora mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) mit 0.54 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist MiMo-V2.6-Flash mit $0.06 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Makora.
Die Preise der Modelle von Makora unterscheiden sich bis zum 31-Fachen: von $0.06 pro 1 Mio. Tokens für MiMo-V2.6-Flash bis $1.72 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K3 (max).
Ja, Makora bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 9 Modelle von Makora unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 9 Modelle von Makora unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Makora bietet 8 Reasoning-Modelle an: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4), MiMo-V2.6-Flash und Gemma 4 26B A4B. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 9 Modelle von Makora 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 Makora 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.