Multiverse Computing: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

Multiverse Computing
Multiverse Computing

Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Multiverse Computing angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.

Höchste Intelligenz

#1
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
38
#2
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
31
#3
HyperNova 60B 2605
HyperNova 60B 2605
18
#4
Mistral Small 3.1
Mistral Small 3.1
15

Intelligence Index

Insgesamt 4 Modelle

Am schnellsten

#1
HyperNova 60B 2605
HyperNova 60B 2605
363 t/s
#2
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
225 t/s
#3
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
173 t/s
#4
Mistral Small 3.1
Mistral Small 3.1
75 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 4 Modelle

Niedrigster Preis

#1
HyperNova 60B 2605
HyperNova 60B 2605
$0.05
#2
Mistral Small 3.1
Mistral Small 3.1
$0.12
#3
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
$0.23
#4
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
$0.23

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 4 Modelle

Kennzeichnet ein Reasoning-Modell

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 Qwen3.6 27B (38), Qwen3.6 27B (31) und HyperNova 60B 2605 (18) die führenden Modelle von Multiverse Computing.
  • Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind HyperNova 60B 2605 (363 t/s), Qwen3.6 27B (225 t/s) und Qwen3.6 27B (173 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 382 %.
  • Bei der Latenz bieten Qwen3.6 27B (1.15 s), Mistral Small 3.1 (1.52 s) und HyperNova 60B 2605 (6.41 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
  • Beim Preis bieten HyperNova 60B 2605 ($0.05), Mistral Small 3.1 ($0.12) und Qwen3.6 27B ($0.23) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 4.5-Fachen.
  • Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Qwen3.6 27B (262k), Qwen3.6 27B (262k) und HyperNova 60B 2605 (131k) die größten Kontextfenster von Multiverse Computing.
  • HyperNova 60B 2605 bietet sowohl die schnellste Ausgabe als auch die besten Preise und ist damit attraktiv für durchsatz- und kostensensible Anwendungen. Qwen3.6 27B führt bei der Intelligenz für Aufgaben, die höchste Qualität erfordern.

Wichtigste Ergebnisse

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Intelligenzevaluationen

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more

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

AA-LCRUpdated

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

No data available

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

No data available

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

No data available

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

No data available

Kubernetes incident root-cause analysis

No data available

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preise

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Leistungsübersicht

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

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

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Weitere Analyse
Logo von Alibaba
Qwen3.6 27B
262k
Offen
38
$0.07
173
1.31
36.95
32.75
Logo von Alibaba
Qwen3.6 27B
262k
Offen
31
$0.10
225
1.15
3.38
--
Logo von Mistral
Mistral Small 3.1
128k
Offen
15
$0.05
75
1.53
8.17
--

Wichtige Definitionen

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Multiverse Computing

Multiverse Computing bietet 4 von uns erfasste Modelle an: Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B, HyperNova 60B 2605 und Mistral Small 3.1.

Das intelligenteste bei Multiverse Computing verfügbare Modell ist Qwen3.6 27B mit einem Intelligence-Index-Wert von 38.

Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist HyperNova 60B 2605 mit 362.5 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Multiverse Computing.

Das Modell von Multiverse Computing mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3.6 27B mit 1.15 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.

Gemessen am Mischpreis ist HyperNova 60B 2605 mit $0.05 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 5-Fachen: von $0.05 pro 1 Mio. Tokens für HyperNova 60B 2605 bis $0.23 pro 1 Mio. Tokens für Qwen3.6 27B.

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.

3 von 4 Modellen von Multiverse Computing unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Ja, Multiverse Computing bietet 2 Reasoning-Modelle an: Qwen3.6 27B und HyperNova 60B 2605. 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 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.