Modal: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Modal angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Updated
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-Flash
Qwen3.8 2.4T A95B
DeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
Insgesamt 7 Modelle
Am schnellsten
GLM-5.3 (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)
Inkling (xhigh) (NVFP4)Qwen3.8 2.4T A95BAusgabegeschwindigkeit
Insgesamt 7 Modelle
Niedrigster Preis
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)GLM-5.3-FlashGLM-5.3 (max)Inkling (xhigh) (NVFP4)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 7 Modelle
Modal 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-5.3 (max) (45), Kimi K3 (max) (44) und GLM-5.3-Flash (42) die führenden Modelle von Modal.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind GLM-5.3 (max) (261 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max) (260 t/s) und DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (201 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 71 %.
- Bei der Latenz bieten DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (0.77 s), DeepSeek V4.1 Flash (max) (8.47 s) und GLM-5.3 (max) (8.57 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten DeepSeek V4.1 Flash (max) ($0.20), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) ($0.20) und GLM-5.3-Flash ($0.30) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 4.6-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Kimi K3 (max) (1M), Inkling (xhigh) (NVFP4) (1M) und GLM-5.3 (max) (1M) die größten Kontextfenster von Modal.
- GLM-5.3 (max) bietet die beste Kombination aus Intelligenz und Geschwindigkeit. Zur Kostenoptimierung bietet DeepSeek V4.1 Flash (max) die wettbewerbsfähigsten Preise.
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
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
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1M | Offen | 45 | $2.44 | 244 | 0.83 | 11.06 | 8.18 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | Offen | 44 | $3.48 | 93 | 1.48 | 28.41 | 21.55 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | Offen | 42 | $1.03 | 108 | 0.96 | 24.07 | 18.49 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 1M | Offen | 40 | $1.96 | 153 | 0.79 | 17.13 | 13.07 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | Offen | 39 | $1.20 | 233 | 0.79 | 11.53 | 8.59 | |||
Inkling (xhigh) (NVFP4) | 1.05M | Offen | 25 | $0.86 | 164 | 0.99 | 16.19 | 12.17 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | 1M | Offen | 25 | $0.80 | 196 | 0.80 | 3.34 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Modal
Modal bietet 7 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), Inkling (xhigh) (NVFP4) und DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning).
Das intelligenteste bei Modal verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 45.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist GLM-5.3 (max) mit 261.4 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Modal.
Das Modell von Modal mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) mit 0.77 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist DeepSeek V4.1 Flash (max) mit $0.20 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Modal.
Die Preise der Modelle von Modal unterscheiden sich bis zum 11-Fachen: von $0.20 pro 1 Mio. Tokens für DeepSeek V4.1 Flash (max) bis $2.31 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K3 (max).
Ja, Modal 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 Modal unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 7 Modelle von Modal unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Modal bietet 6 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max) und Inkling (xhigh) (NVFP4). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 7 Modelle von Modal 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 Modal 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.