Modular: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Modular angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
GLM-5.3 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4)
MiniMax-M3Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4)
Gemma 4 31B (NVFP4)Intelligence Index
Insgesamt 6 Modelle
Am schnellsten
Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4)Gemma 4 31B (NVFP4)Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4)Gemma 4 31B (non-reasoning) (NVFP4)MiniMax-M3Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 6 Modelle
Niedrigster Preis
Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4)Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4)Gemma 4 31B (NVFP4)Gemma 4 31B (non-reasoning) (NVFP4)MiniMax-M3Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 6 Modelle
Modular bietet 6 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), Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) (34) und MiniMax-M3 (29) die führenden Modelle von Modular.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4) (266 t/s), Gemma 4 31B (NVFP4) (235 t/s) und Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) (219 t/s) am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Gemma 4 31B (non-reasoning) (NVFP4) (0.42 s), Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4) (0.61 s) und Gemma 4 31B (NVFP4) (7.83 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) ($0.00), Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4) ($0.00) und Gemma 4 31B (NVFP4) ($0.17) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.3 (max) (1M), MiniMax-M3 (1M) und Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) (262k) die größten Kontextfenster von Modular.
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, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
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
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1.05M | Offen | 45 | $2.96 | 176 | 0.72 | 14.92 | 11.36 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) | 262k | Offen | 34 | $0.00 | 219 | 0.55 | 11.97 | 9.13 | |||
MiniMax-M3 | 1M | Offen | 29 | $0.46 | 203 | 1.37 | 13.71 | 9.88 | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4) | 262k | Offen | 20 | $0.00 | 266 | 0.60 | 2.48 | -- | |||
Gemma 4 31B (NVFP4) | 262k | Offen | 15 | $0.10 | 265 | 0.44 | 8.87 | 6.55 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (NVFP4) | 262k | Offen | 14* | -- | 215 | 0.42 | 2.74 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Modular
Modular bietet 6 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4), MiniMax-M3, Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4), Gemma 4 31B (NVFP4) und Gemma 4 31B (non-reasoning) (NVFP4).
Das intelligenteste bei Modular verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) mit einem Wert von 45 im Intelligence Index.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) (NVFP4) mit 266.1 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Modular.
Das Modell von Modular mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Gemma 4 31B (non-reasoning) (NVFP4) mit 0.42 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) mit $0.00 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Modular.
Die Preise der Modelle von Modular reichen von $0.00 pro 1 Mio. Tokens für Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4) bis $0.90 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.3 (max).
Ja, Modular bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 6 Modelle von Modular unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 6 Modelle von Modular unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Modular bietet 4 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) (NVFP4), MiniMax-M3 und Gemma 4 31B (NVFP4). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 6 Modelle von Modular 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 Modular 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.