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
Updated
GLM-5.3 (max)GLM-5.2 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Quasar 438B (max)Intelligence Index
Insgesamt 7 Modelle
Am schnellsten
Qwen3.8 27B (non-reasoning)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)Qwen3.8 27B (xhigh)Quasar 438B (max)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 7 Modelle
Niedrigster Preis
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)Qwen3.8 27B (non-reasoning)Quasar 438B (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 7 Modelle
Multiverse Computing 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), GLM-5.2 (max) (34) und Qwen3.8 27B (xhigh) (34) die führenden Modelle von Multiverse Computing.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Qwen3.8 27B (non-reasoning) (223 t/s), Qwen3.8 27B (medium) (206 t/s) und Qwen3.8 27B (low) (199 t/s) am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Qwen3.8 27B (non-reasoning) (0.83 s), Qwen3.8 27B (medium) (10.52 s) und Qwen3.8 27B (low) (10.84 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Qwen3.8 27B (xhigh) ($0.56), Qwen3.8 27B (medium) ($0.56) und Qwen3.8 27B (low) ($0.56) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.3 (max) (1M), GLM-5.2 (max) (1M) und Quasar 438B (max) (1M) die größten Kontextfenster von Multiverse Computing.
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 | $6.82 | 142 | 1.45 | 19.03 | 14.06 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | Offen | 34 | $2.31 | 108 | 1.06 | 24.26 | 18.57 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | Offen | 34 | $1.98 | 197 | 0.81 | 13.47 | 10.13 | |||
Qwen3.8 27B (medium) | 262k | Offen | 28 | $2.36 | 206 | 0.81 | 12.95 | 9.71 | |||
Quasar 438B (max) | 1M | Proprietär | 27 | $2.02 | 161 | 1.34 | 16.83 | 12.40 | |||
Qwen3.8 27B (low) | 262k | Offen | 26 | $2.19 | 199 | 0.80 | 13.35 | 10.04 | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 262k | Offen | 20 | $5.69 | 223 | 0.83 | 3.07 | -- | |||
 Mistral Small 3.1 | 128k | Offen | 7 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Multiverse Computing
Multiverse Computing bietet 7 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Quasar 438B (max), Qwen3.8 27B (low) und Qwen3.8 27B (non-reasoning).
Das intelligenteste bei Multiverse Computing verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 45.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) mit 222.9 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Multiverse Computing.
Das Modell von Multiverse Computing mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) mit 0.83 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Qwen3.8 27B (xhigh) mit $0.56 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 2-Fachen: von $0.56 pro 1 Mio. Tokens für Qwen3.8 27B (xhigh) bis $1.34 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.2 (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 7 Modelle von Multiverse Computing unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 7 Modelle von Multiverse Computing unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Multiverse Computing bietet 6 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Quasar 438B (max) und Qwen3.8 27B (low). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 6 von 7 Modellen von Multiverse Computing haben offene Gewichte: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Qwen3.8 27B (low) und Qwen3.8 27B (non-reasoning).
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 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.