Parasail: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Parasail angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Updated
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.2 (max) (NVFP4)Intelligence Index
Insgesamt 27 Modelle
Am schnellsten
GLM-5.2 (max) (NVFP4)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Kimi K2.6 (Non-reasoning) (INT4)
Qwen3 Next 80B A3BKimi K2.6Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 27 Modelle
Niedrigster Preis
Gemma 3 27BGLM-5.3-FlashGemma 4 26B A4BGemma 4 26B A4B (Non-reasoning)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 27 Modelle
Parasail bietet 27 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), Kimi K3 (max) (44) und GLM-5.3-Flash (42) die führenden Modelle von Parasail.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind GLM-5.2 (max) (NVFP4) (187 t/s), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (187 t/s) und Kimi K2.6 (Non-reasoning) (INT4) (173 t/s) am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8) (0.87 s), Llama 4 Maverick (FP8) (0.95 s) und Qwen3 Coder Next (FP8) (1.03 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Gemma 3 27B ($0.09), GLM-5.3-Flash ($0.10) und Gemma 4 26B A4B ($0.10) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Kimi K3 (max) (1M), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (1M) und DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) (1M) die größten Kontextfenster von Parasail.
Wichtigste Ergebnisse
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
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) | 1M | Offen | 45 | $1.97 | 114 | 1.13 | 23.06 | 17.54 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | Offen | 44 | $2.42 | 48 | 1.21 | 53.16 | 41.56 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | Offen | 42 | $0.28 | 107 | 1.22 | 24.54 | 18.65 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | Offen | 40 | $0.90 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Offen | 35 | $0.41 | 187 | 1.48 | 14.85 | 10.70 | |||
GLM-5.2 (max) (NVFP4) | 1M | Offen | 34 | -- | 187 | 1.14 | 14.50 | 10.69 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8) | 262k | Offen | 34 | $2.29 | 84 | 1.32 | 31.23 | 23.93 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Offen | 31* | -- | 169 | 1.18 | 30.46 | 26.32 | |||
 MiniMax-M3 (MXFP8) | 1M | Offen | 30 | $0.46 | 129 | 0.93 | 20.25 | 15.45 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | Offen | 25 | -- | 70 | 1.35 | 26.17 | 17.69 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | Offen | 25 | -- | 74 | 1.36 | 84.00 | 75.88 | |||
Kimi K2.6 (Non-reasoning) (INT4) | 262k | Offen | 24* | -- | 173 | 1.20 | 4.09 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | Offen | 19 | $0.30 | 52 | 0.96 | 71.67 | 61.12 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 262k | Offen | 19 | $0.12 | 124 | 0.82 | 48.21 | 43.38 | |||
Gemma 4 26B A4B | 256k | Offen | 17* | -- | 23 | 1.85 | 109.65 | 86.24 | |||
Gemma 4 31B | 262k | Offen | 15 | $0.05 | 27 | 2.10 | 84.17 | 63.72 | |||
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8) | 262k | Offen | 15* | -- | 119 | 0.87 | 5.06 | -- | |||
Gemma 4 31B (Non-reasoning) | 262k | Offen | 14* | -- | 33 | 1.42 | 16.39 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) | 262k | Offen | 13* | -- | 19 | 1.57 | 27.76 | -- | |||
 gpt-oss-120b (high) | 131k | Offen | 12 | $0.06 | 169 | 0.75 | 15.55 | 11.84 | |||
Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) | 262k | Offen | 12* | -- | 32 | 1.15 | 16.90 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Offen | 10* | -- | 159 | 0.80 | 16.48 | 12.54 | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | Offen | 10 | $0.12 | 73 | 1.03 | 7.90 | -- | |||
Qwen3 VL 235B A22B (FP8) | 131k | Offen | 10* | -- | 45 | 1.18 | 12.21 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | Offen | 10* | -- | 173 | 1.53 | 4.42 | -- | |||
 Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | Offen | 9 | $0.03 | 56 | 0.95 | 9.92 | -- | |||
Llama 3.3 70B (FP8) | 131k | Offen | 8* | -- | 86 | 2.64 | 8.48 | -- | |||
 Olmo 3.1 32B Think | 65.5k | Offen | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Olmo 3 7B | 65.5k | Offen | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 131k | Offen | 5 | $0.10 | 42 | 2.12 | 14.04 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Parasail
Parasail bietet 27 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), Kimi K2.6, MiniMax-M3 (MXFP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (Non-reasoning) (INT4), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 31B, Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8), Gemma 4 31B (Non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning), gpt-oss-120b (high), Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Qwen3 Coder Next (FP8), Qwen3 VL 235B A22B (FP8), Qwen3 Next 80B A3B, Llama 4 Maverick (FP8), Llama 3.3 70B (FP8) und Gemma 3 27B.
Das intelligenteste bei Parasail verfügbare Modell ist GLM-5.3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 45.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist GLM-5.2 (max) (NVFP4) mit 187.0 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Parasail.
Das Modell von Parasail mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8) mit 0.87 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Gemma 3 27B mit $0.09 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Parasail.
Die Preise der Modelle von Parasail unterscheiden sich bis zum 26-Fachen: von $0.09 pro 1 Mio. Tokens für Gemma 3 27B bis $2.31 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K3 (max).
Ja, Parasail bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 27 Modelle von Parasail unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 27 Modelle von Parasail unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Parasail bietet 16 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), Kimi K2.6, MiniMax-M3 (MXFP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 31B, gpt-oss-120b (high) und gpt-oss-120b (low). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, alle 27 Modelle von Parasail 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 Parasail 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.