Scaleway: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

Scaleway
Scaleway

Analyse der Modelle von Scaleway anhand zentraler Metriken wie Qualität, Preis, Ausgabegeschwindigkeit, Latenz, Kontextfenster und mehr. Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Scaleway angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.

Höchste Intelligenz

#1
GLM-5.2 (max)
GLM-5.2 (max)
51
#2
GLM-5.2
GLM-5.2
34
#3
Qwen3.6 35B A3B
Qwen3.6 35B A3B
32
#4
Qwen3.6 35B A3B
Qwen3.6 35B A3B
24
#5
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
24

Intelligence Index

Insgesamt 10 Modelle

Am schnellsten

#1
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
176 t/s
#2
Qwen3.6 35B A3B
Qwen3.6 35B A3B
160 t/s
#3
Qwen3 Coder 30B A3B
Qwen3 Coder 30B A3B
152 t/s
#4
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 8B
144 t/s
#5
Qwen3.6 35B A3B
Qwen3.6 35B A3B
144 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 10 Modelle

Niedrigster Preis

#1
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
$0.22
#2
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 8B
$0.23
#3
Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B
$0.28
#4
Qwen3 Coder 30B A3B
Qwen3 Coder 30B A3B
$0.30
#5
Qwen3.6 35B A3B
Qwen3.6 35B A3B
$0.44

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 10 Modelle

Kennzeichnet ein Reasoning-Modell

Scaleway bietet 10 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.

  • Bei der Intelligenz sind GLM-5.2 (max) (51), GLM-5.2 (34) und Qwen3.6 35B A3B (32) die führenden Modelle von Scaleway.
  • Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind gpt-oss-120b (high) (176 t/s), Qwen3.6 35B A3B (160 t/s) und Qwen3 Coder 30B A3B (152 t/s) am schnellsten.
  • Bei der Latenz bieten Qwen3.6 35B A3B (0.90 s), Gemma 4 26B A4B (0.92 s) und Llama 3.1 8B (0.96 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
  • Beim Preis bieten gpt-oss-120b (high) ($0.22), Llama 3.1 8B ($0.23) und Gemma 4 26B A4B ($0.28) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
  • Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.2 (max) (262k), GLM-5.2 (262k) und Qwen3.6 35B A3B (262k) die größten Kontextfenster von Scaleway.
  • gpt-oss-120b (high) bietet sowohl die schnellste Ausgabe als auch die besten Preise und ist damit attraktiv für durchsatz- und kostensensible Anwendungen. GLM-5.2 (max) 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 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 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

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

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 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 Z AI
GLM-5.2 (max)
262k
Offen
51
$1.57
81
1.97
32.83
24.69
Logo von Z AI
GLM-5.2
262k
Offen
34
--
64
1.82
9.59
--
Logo von Alibaba
Qwen3.6 35B A3B
262k
Offen
32
$0.23
144
0.96
41.93
37.49
Logo von Alibaba
Qwen3.6 35B A3B
262k
Offen
24
$0.49
160
0.90
4.03
--
Logo von OpenAI
gpt-oss-120b (high)
128k
Offen
24
$0.09
176
1.24
15.46
11.38
Logo von Google
Gemma 4 26B A4B
262k
Offen
20*
--
144
0.92
4.40
--
Logo von Alibaba
Qwen3 235B 2507
250k
Offen
18*
--
85
1.48
7.38
--
Logo von Alibaba
Qwen3 Coder 30B A3B
128k
Offen
14*
--
152
1.03
4.32
--
Logo von DeepSeek
DeepSeek R1 Distill Llama 70B
32k
Offen
10*
--
--
--
--
--
Logo von Meta
Llama 3.3 70B
100k
Offen
9
$0.16
85
1.36
7.26
--
Logo von Meta
Llama 3.1 8B
128k
Offen
8
--
144
0.96
4.43
--

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 Scaleway

Das intelligenteste bei Scaleway verfügbare Modell ist GLM-5.2 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 51.

Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist gpt-oss-120b (high) mit 175.8 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Scaleway.

Das Modell von Scaleway mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3.6 35B A3B mit 0.90 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.

Gemessen am Mischpreis ist gpt-oss-120b (high) mit $0.22 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Scaleway.

Die Preise der Modelle von Scaleway unterscheiden sich bis zum 11-Fachen: von $0.22 pro 1 Mio. Tokens für gpt-oss-120b (high) bis $2.52 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.2.

Ja, Scaleway bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.

Ja, alle 10 Modelle von Scaleway unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.

Ja, alle 10 Modelle von Scaleway unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Ja, Scaleway bietet 3 Reasoning-Modelle an: GLM-5.2 (max), Qwen3.6 35B A3B und gpt-oss-120b (high). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.

Ja, alle 10 Modelle von Scaleway 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 Scaleway 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.