Novita: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Novita angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
Insgesamt 61 Modelle
Am schnellsten
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)Nemotron 3 Nano (FP4)
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 61 Modelle
Niedrigster Preis
Llama 3.1 8BGLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash (non-reasoning)Nemotron 3 Nano (FP4)Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 61 Modelle
Novita bietet 61 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (45), GLM-5.3 (max) (45) und MiniMax-M3.1-Flash (43) die führenden Modelle von Novita.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) (277 t/s), Nemotron 3 Nano (FP4) (258 t/s) und gpt-oss-120b (high) (234 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 72 %.
- Bei der Latenz bieten Llama 3.1 8B (0.95 s), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) (1.00 s) und Llama 4 Scout (1.00 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Llama 3.1 8B ($0.02), GLM-4.7-Flash ($0.06) und GLM-4.7-Flash (non-reasoning) ($0.06) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 2.8-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (1M), GLM-5.3-Flash (1M) und DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (1M) die größten Kontextfenster von Novita.
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, 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
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | Offen | 45 | $0.24 | 158 | 1.47 | 17.29 | 12.66 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | Offen | 45 | $2.00 | 92 | 2.15 | 29.42 | 21.81 | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 1M | Proprietär | 43 | $0.20 | 104 | 1.82 | 25.97 | 19.32 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | Offen | 42 | $0.29 | 78 | 3.14 | 35.34 | 25.76 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 524k | Offen | 39 | $0.24 | 151 | 1.50 | 18.08 | 13.26 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Offen | 36 | $0.70 | 77 | 2.25 | 34.63 | 25.90 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Offen | 34 | $0.26 | 109 | 1.63 | 24.52 | 18.31 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | Offen | 34 | $0.88 | 70 | 2.37 | 38.14 | 28.62 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | Offen | 30 | $1.09 | 100 | 1.89 | 50.62 | 43.73 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | Offen | 30* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1M | Offen | 29 | $0.46 | 98 | 1.99 | 27.53 | 20.42 | |||
GLM-5 FP8 | 203k | Offen | 28* | -- | 67 | 2.34 | 56.03 | 46.25 | |||
 Kimi K2.6 | 262k | Offen | 27 | $0.67 | 82 | 4.11 | 64.59 | 54.37 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | Offen | 26 | $1.07 | 57 | 3.51 | 79.23 | 66.90 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Offen | 26 | $0.55 | 62 | 4.35 | 48.55 | 36.10 | |||
 Hy3 | 262k | Offen | 25 | $0.07 | 82 | 2.63 | 33.18 | 24.43 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | Offen | 24* | -- | 57 | 3.37 | 12.21 | -- | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | 262k | Offen | 24* | -- | 71 | 4.16 | 11.25 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | Offen | 23* | -- | 51 | 2.46 | 70.17 | 57.94 | |||
 Qwen3.5 27B | 262k | Offen | 23* | -- | 56 | 6.38 | 51.33 | 35.96 | |||
MiniMax-M2.5 | 205k | Offen | 23* | -- | 52 | 2.19 | 49.98 | 38.23 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 205k | Offen | 23 | -- | 58 | 2.22 | 53.45 | 42.58 | |||
GLM-4.7 | 205k | Offen | 22* | -- | 35 | 5.00 | 75.94 | 56.75 | |||
Kimi K2 Thinking | 262k | Offen | 22* | -- | 51 | 2.42 | 51.38 | 39.16 | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 203k | Offen | 22* | -- | 67 | 2.31 | 9.72 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) | 262k | Offen | 21* | -- | 59 | 2.26 | 10.70 | -- | |||
Qwen3.6 27B | 262k | Offen | 21 | $0.62 | 59 | 3.40 | 108.97 | 97.02 | |||
Qwen3.6 27B (non-reasoning) | 262k | Offen | 20* | -- | 60 | 3.43 | 11.79 | -- | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | 262k | Offen | 19* | -- | 50 | 1.96 | 11.89 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | Offen | 19* | -- | 83 | 2.28 | 32.42 | 24.11 | |||
GLM-4.6 | 205k | Offen | 19* | -- | 36 | 4.89 | 73.74 | 55.08 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | Offen | 18 | $0.47 | 59 | 2.39 | 65.10 | 54.20 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | Offen | 18 | $0.31 | 135 | 1.95 | 45.64 | 39.98 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 205k | Offen | 17* | -- | 36 | 5.38 | 19.42 | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B | 262k | Offen | 17* | -- | 90 | 1.37 | 29.29 | 22.33 | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | Offen | 16 | $0.32 | 123 | 2.38 | 22.74 | 16.28 | |||
Kimi K2 0905 | 262k | Offen | 15* | -- | 50 | 1.67 | 11.75 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) | 205k | Offen | 15* | -- | 151 | 1.91 | 5.22 | -- | |||
GLM-4.6 (non-reasoning) | 205k | Offen | 15* | -- | 35 | 5.38 | 19.81 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | Offen | 15* | -- | 65 | 18.37 | 56.93 | 30.85 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | Offen | 15 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | Offen | 15 | $0.10 | 22 | 2.37 | 102.93 | 78.08 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP8) | 131k | Offen | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | Offen | 14* | -- | 21 | 2.28 | 26.62 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 164k | Offen | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 131k | Offen | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | Offen | 13* | -- | 97 | 1.13 | 6.27 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | Offen | 13* | -- | 33 | 1.31 | 77.88 | 61.26 | |||
Kimi K2 | 131k | Offen | 13* | -- | 49 | 1.92 | 12.05 | -- | |||
MiniMax M1 80k | 1M | Offen | 12* | -- | 100 | 1.78 | 26.81 | 20.02 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Offen | 12 | $0.04 | 213 | 0.98 | 12.69 | 9.37 | |||
DeepSeek R1 (Jan) Turbo | 64k | Offen | 11 | $0.11 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 64k | Offen | 11 | $0.46 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6V | 131k | Offen | 11* | -- | 87 | 3.79 | 32.55 | 23.01 | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | 200k | Offen | 11* | -- | 74 | 2.87 | 9.66 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Offen | 10* | -- | 255 | 0.91 | 10.69 | 7.83 | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | Offen | 9 | $0.04 | 41 | 1.05 | 13.28 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | Offen | 9 | $0.02 | 241 | 1.01 | 11.38 | 8.30 | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 64k | Offen | 8 | $0.05 | 121 | 1.61 | 5.75 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 131k | Offen | 8* | -- | 80 | 3.77 | 10.00 | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | Offen | 8* | -- | 29 | 2.77 | 20.21 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | Offen | 8* | -- | 46 | 1.67 | 12.47 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | Offen | 8* | -- | 64 | 3.36 | 42.52 | 31.32 | |||
Llama 3.1 8B | 16.4k | Offen | 7* | -- | 141 | 0.95 | 4.50 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) | 262k | Offen | 7* | -- | 270 | 1.00 | 2.85 | -- | |||
GLM-4.5V (non-reasoning) | 65.5k | Offen | 7* | -- | 66 | 3.43 | 10.96 | -- | |||
Llama 4 Scout | 131k | Offen | 6 | $0.11 | 23 | 1.03 | 23.15 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | Offen | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 98.3k | Offen | 5 | $0.24 | 31 | 1.62 | 17.97 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | Offen | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Novita
Novita bietet 61 von uns erfasste Modelle an: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.7 Code, Hy3, GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, GLM-5 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B (non-reasoning), Kimi K2.5 (non-reasoning), Qwen3.5 35B A3B, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, GLM-4.7 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, Kimi K2 0905, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), GLM-4.6 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek R1 0528, Kimi K2, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), Nemotron 3 Nano (FP4), DeepSeek V3 (Dec), GLM-4.6V (non-reasoning), Qwen3 VL 30B A3B, Llama 3.3 70B, GLM-4.5V, Llama 3.1 8B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4), GLM-4.5V (non-reasoning), Llama 4 Scout und Gemma 3 27B.
Das intelligenteste bei Novita verfügbare Modell ist DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) mit einem Wert von 45 im Intelligence Index.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) mit 277.2 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Novita.
Das Modell von Novita mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Llama 3.1 8B mit 0.95 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Llama 3.1 8B mit $0.02 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Novita.
Die Preise der Modelle von Novita unterscheiden sich bis zum 39-Fachen: von $0.02 pro 1 Mio. Tokens für Llama 3.1 8B bis $0.90 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.2 (max) (FP8).
Ja, Novita bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
60 von 61 Modellen von Novita unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
57 von 61 Modellen von Novita unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Novita bietet 37 Reasoning-Modelle an: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.7 Code, Hy3, Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, Qwen3.6 27B, Qwen3.5 35B A3B, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, DeepSeek R1 0528, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, gpt-oss-120b (low), Nemotron 3 Nano (FP4) und GLM-4.5V. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 60 von 61 Modellen von Novita haben offene Gewichte: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.7 Code, Hy3, GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, GLM-5 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B (non-reasoning), Kimi K2.5 (non-reasoning), Qwen3.5 35B A3B, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, GLM-4.7 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, Kimi K2 0905, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), GLM-4.6 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek R1 0528, Kimi K2, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), Nemotron 3 Nano (FP4), DeepSeek V3 (Dec), GLM-4.6V (non-reasoning), Qwen3 VL 30B A3B, Llama 3.3 70B, GLM-4.5V, Llama 3.1 8B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4), GLM-4.5V (non-reasoning), Llama 4 Scout und Gemma 3 27B.
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 Novita 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.