Multiverse Computing: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Multiverse Computing angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
GLM-5.3 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (non-reasoning)Intelligence Index
Insgesamt 4 Modelle
Kürzeste Zeit pro Aufgabe
Qwen3.8 27B (non-reasoning)Qwen3.8 27B (xhigh)GLM-5.3 (max)Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)
Insgesamt 4 Modelle
Niedrigster Preis
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (non-reasoning)GLM-5.2 (max)GLM-5.3 (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 4 Modelle
Multiverse Computing bietet 4 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) (32), Qwen3.8 27B (xhigh) (20) und Qwen3.8 27B (non-reasoning) (10) die führenden Modelle von Multiverse Computing.
- Bei der Zeit pro Aufgabe erledigen Qwen3.8 27B (non-reasoning) (3.4 Min.), Qwen3.8 27B (xhigh) (8.2 Min.) und GLM-5.3 (max) (20.1 Min.) eine Aufgabe des Intelligence Index auf Multiverse Computing am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Qwen3.8 27B (non-reasoning) (1.64 s), GLM-5.2 (max) (13.75 s) und Qwen3.8 27B (xhigh) (24.54 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Qwen3.8 27B (xhigh) ($0.07), Qwen3.8 27B (non-reasoning) ($0.07) und GLM-5.2 (max) ($0.10) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.3 (max) (1M), GLM-5.2 (max) (1M) und Qwen3.8 27B (xhigh) (262k) die größten Kontextfenster von Multiverse Computing.
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
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Multiverse Computing
Multiverse Computing bietet 4 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (non-reasoning) und GLM-5.2 (max).
Das intelligenteste bei Multiverse Computing verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) mit einem Wert von 32 im Intelligence Index.
Das Modell von Multiverse Computing mit der kürzesten Zeit pro Aufgabe ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) mit 3.4 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 Multiverse Computing mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) mit 1.64 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Qwen3.8 27B (xhigh) mit $0.074 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Multiverse Computing.
Die Preise der Modelle von Multiverse Computing unterscheiden sich bis zum 1.6-Fachen: von $0.074 pro 1 Mio. Tokens für Qwen3.8 27B (xhigh) bis $0.12 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.3 (max).
Ja, Multiverse Computing bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 4 Modelle von Multiverse Computing unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 4 Modelle von Multiverse Computing unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Multiverse Computing bietet 3 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) und GLM-5.2 (max). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 4 Modelle von Multiverse Computing 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 Multiverse Computing 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.