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)GLM-5.2 (max)
MiniMax-M3
Kimi K2.7 CodeGLM-5.2 (Non-reasoning)Intelligence Index
Insgesamt 7 Modelle
Am schnellsten
Gemma 4 31B (NVFP4)Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4)Kimi K2.7 CodeMiniMax-M3GLM-5.2 (max)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 7 Modelle
Niedrigster Preis
MiniMax-M3Gemma 4 31B (NVFP4)Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4)GLM-5.3 (max)GLM-5.2 (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 7 Modelle
Modular 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) (60), GLM-5.2 (max) (53) und MiniMax-M3 (45) die führenden Modelle von Modular.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Gemma 4 31B (NVFP4) (239 t/s), Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4) (231 t/s) und Kimi K2.7 Code (215 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 79 %.
- Bei der Latenz bieten Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4) (0.46 s), Gemma 4 31B (NVFP4) (7.70 s) und Kimi K2.7 Code (10.98 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten MiniMax-M3 ($0.22), Gemma 4 31B (NVFP4) ($0.29) und Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4) ($0.29) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 4.1-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen MiniMax-M3 (1M), Kimi K2.7 Code (262k) und Gemma 4 31B (NVFP4) (262k) die größten Kontextfenster von Modular.
Wichtigste Ergebnisse
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
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
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Kontextfenster
Context Window
Preise
Intelligence Index vs. Price
Leistungsübersicht
Output Speed vs. Price
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Output Speed
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token
Latency: Time To First Answer Token
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
Weitere Analyse | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 164k | Offen | 60 | $0.69 | 46 | 9.85 | 63.65 | 43.04 | |||
GLM-5.2 (max) | 164k | Offen | 53 | $0.42 | 133 | 23.26 | 42.04 | 15.02 | |||
MiniMax-M3 | 1M | Offen | 45 | $0.13 | 177 | 1.94 | 16.06 | 11.30 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Offen | 43 | $0.57 | 213 | 0.63 | 13.46 | 10.48 | |||
GLM-5.2 (Non-reasoning) | 164k | Offen | 35 | -- | 162 | 24.51 | 27.59 | -- | |||
Gemma 4 31B (NVFP4) | 262k | Offen | 30 | -- | 239 | 0.42 | 9.79 | 7.27 | |||
Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4) | 262k | Offen | 22 | -- | 231 | 0.46 | 2.63 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Modular
Modular bietet 7 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), MiniMax-M3, Kimi K2.7 Code, GLM-5.2 (Non-reasoning), Gemma 4 31B (NVFP4) und Gemma 4 31B (Non-reasoning) (NVFP4).
Das intelligenteste bei Modular verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 60.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Gemma 4 31B (NVFP4) mit 238.7 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 0.46 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist MiniMax-M3 mit $0.22 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 unterscheiden sich bis zum 5-Fachen: von $0.22 pro 1 Mio. Tokens für MiniMax-M3 bis $1.11 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K2.7 Code.
Ja, Modular bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
6 von 7 Modellen von Modular unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 7 Modelle von Modular unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Modular bietet 5 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), MiniMax-M3, Kimi K2.7 Code und Gemma 4 31B (NVFP4). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 7 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.