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)GLM-5.3-Flash
MiMo-V2.6-FlashIntelligence Index
Insgesamt 8 Modelle
Kürzeste Zeit pro Aufgabe
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)MiMo-V2.6-FlashGLM-5.3 (max)GLM-5.3-FlashZeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)
Insgesamt 8 Modelle
Niedrigster Preis
MiMo-V2.6-Flash
Gemma 4 26B A4BGemma 4 26B A4B (non-reasoning)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 8 Modelle
Makora bietet 8 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) (33), GLM-5.3 (max) (32) und GLM-5.3-Flash (28) die führenden Modelle von Makora.
- Bei der Zeit pro Aufgabe erledigen DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (11.5 Min.), MiMo-V2.6-Flash (13.8 Min.) und GLM-5.3 (max) (18.0 Min.) eine Aufgabe des Intelligence Index auf Makora am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (1.46 s), Gemma 4 26B A4B (9.78 s) und MiMo-V2.6-Flash (20.12 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten MiMo-V2.6-Flash ($0.06), Gemma 4 26B A4B ($0.06) und Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) ($0.06) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 2.6-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (1M), GLM-5.3 (max) (1M) und GLM-5.3-Flash (1M) die größten Kontextfenster von Makora.
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) bietet die beste Kombination aus Intelligenz und Zeit pro Aufgabe. Zur Kostenoptimierung bietet MiMo-V2.6-Flash die wettbewerbsfähigsten Preise.
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 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 33 | $1.24 | 11.4 | 52.22 | 0.0% | 1M | Offen | |||
GLM-5.3 (max) | 32 | $3.07 | 19.5 | 83.96 | 0.0% | 1M | Offen | |||
GLM-5.3-Flash | 28 | $0.73 | 20.6 | 30.82 | 0.0% | 1M | Offen | |||
MiMo-V2.6-Flash | 27 | $0.43 | 15.4 | 17.82 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Gemma 4 26B A4B | -- | -- | -- | 8.21 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.43 | 0.0% | 1M | Offen | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 41.14 | 0.0% | 1M | Offen | |||
 Kimi K3 (max) | -- | -- | -- | 33.53 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Makora
Makora bietet 8 von uns erfasste Modelle an: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash, Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek V4.1 Flash (max) und Kimi K3 (max).
Das intelligenteste bei Makora verfügbare Modell ist DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) mit einem Wert von 33 im Intelligence Index.
Das Modell von Makora mit der kürzesten Zeit pro Aufgabe ist DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) mit 11.5 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 Makora mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) mit 1.46 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist MiMo-V2.6-Flash mit $0.0581 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 35.3-Fachen: von $0.0581 pro 1 Mio. Tokens für MiMo-V2.6-Flash bis $2.05 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 8 Modelle von Makora unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 8 Modelle von Makora unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Makora bietet 7 Reasoning-Modelle an: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash, Gemma 4 26B A4B, DeepSeek V4.1 Flash (max) und Kimi K3 (max). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 8 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 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.