SiliconFlow: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von SiliconFlow angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Updated
GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Intelligence Index
Insgesamt 37 Modelle
Am schnellsten
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)GLM-5.2 (max) (FP8)
Gemma 4 12B (non-reasoning)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 37 Modelle
Niedrigster Preis
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3-Flash
Hy3 (FP8)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 37 Modelle
SiliconFlow bietet 37 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-Flash (42), DeepSeek V4.1 Flash (max) (39) und DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (36) die führenden Modelle von SiliconFlow.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind DeepSeek V4 Flash Vision (max) (215 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max) (172 t/s) und DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) (121 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 85 %.
- Bei der Latenz bieten GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) (1.36 s), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) (1.55 s) und Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) (2.35 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) ($0.07), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) ($0.07) und DeepSeek V4.1 Flash (max) ($0.09) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen GLM-5.2 (max) (FP8) (1M), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) (1M) und DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) (1M) die größten Kontextfenster von SiliconFlow.
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-Flash | 1M | Offen | 42 | $0.50 | 57 | 1.51 | 45.37 | 35.09 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | Offen | 39 | $0.86 | 172 | 2.05 | 16.61 | 11.65 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Offen | 36 | $1.45 | 88 | 1.70 | 30.16 | 22.77 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | Proprietär | 35 | $2.51 | 215 | 1.21 | 12.85 | 9.31 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Offen | 34 | $0.15 | 43 | 2.09 | 60.83 | 47.00 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | Offen | 34 | $0.85 | 114 | 1.27 | 23.18 | 17.53 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | 1.05M | Offen | 30 | -- | 52 | 1.99 | 96.40 | 84.73 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | 1.05M | Offen | 30* | -- | 51 | 1.80 | 51.13 | 39.43 | |||
 MiniMax-M3 (FP8) | 1M | Offen | 29 | $0.45 | 86 | 2.54 | 31.68 | 23.31 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | Offen | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 (FP8) | 262k | Offen | 27 | $0.61 | 27 | 1.57 | 184.71 | 164.65 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | Offen | 26 | $1.55 | 31 | 2.27 | 141.97 | 123.42 | |||
Hy3 (FP8) | 256k | Offen | 25 | $0.07 | 89 | 3.00 | 31.17 | 22.53 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | Offen | 24 | $0.12 | 123 | 1.36 | 15.51 | 10.08 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | Offen | 24* | -- | 29 | 2.40 | 19.61 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | Offen | 24 | $0.10 | 43 | 1.72 | 143.19 | 129.90 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) | 262k | Offen | 24* | -- | 28 | 1.56 | 19.51 | -- | |||
Kimi K2.5 (FP8) | 262k | Offen | 23* | -- | 27 | 2.25 | 130.36 | 109.64 | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | Offen | 23* | -- | 24 | 3.59 | 106.30 | 82.17 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) | 1.05M | Offen | 22* | -- | 95 | 1.35 | 6.61 | -- | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 205k | Offen | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | 164k | Offen | 21* | -- | 17 | 2.61 | 147.25 | 115.71 | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | 262k | Offen | 21 | $0.36 | 36 | 3.22 | 175.12 | 157.98 | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | Offen | 19* | -- | 47 | 2.00 | 55.75 | 43.00 | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | 262k | Offen | 19 | $0.15 | 72 | 2.42 | 37.30 | 27.91 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | Offen | 18 | $0.32 | 111 | 1.87 | 55.04 | 48.66 | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | 262k | Offen | 17* | -- | 66 | 1.73 | 39.43 | 30.16 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8) | 164k | Offen | 16* | -- | 15 | 3.80 | 36.08 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | Offen | 16 | $0.21 | 55 | 1.75 | 47.45 | 36.56 | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | Offen | 15 | $0.54 | 48 | 3.57 | 50.11 | 36.14 | |||
Gemma 4 12B | 262k | Offen | 14* | -- | 113 | 2.39 | 24.48 | 17.67 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Offen | 14* | -- | 45 | 3.56 | 14.62 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Offen | 13* | -- | 99 | 2.30 | 7.35 | -- | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | 262k | Offen | 12* | -- | 41 | 2.89 | 63.76 | 48.70 | |||
GLM-4.6V | 128k | Offen | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | Offen | 11 | $0.16 | 39 | 2.37 | 66.09 | 50.97 | |||
GLM-4.5-Air | 98.3k | Offen | 11* | -- | 73 | 2.43 | 36.57 | 27.31 | |||
Gemma 4 12B (non-reasoning) | 262k | Offen | 9* | -- | 117 | 2.39 | 6.66 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 128k | Offen | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Ling-flash-2.0 | 131k | Offen | 8* | -- | 5 | 2.47 | 102.92 | -- | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | 32k | Offen | 8* | -- | 28 | 4.18 | 21.96 | -- | |||
 ERNIE 4.5 300B A47B | 131k | Offen | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Ring-flash-2.0 | 131k | Offen | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu SiliconFlow
SiliconFlow bietet 37 von uns erfasste Modelle an: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8), GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (non-reasoning), Ling-flash-2.0 und Qwen2.5 72B (FP8).
Das intelligenteste bei SiliconFlow verfügbare Modell ist GLM-5.3-Flash mit einem Intelligence-Index-Wert von 42.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist DeepSeek V4 Flash Vision (max) mit 214.7 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von SiliconFlow.
Das Modell von SiliconFlow mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) mit 1.36 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) mit $0.07 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von SiliconFlow.
Die Preise der Modelle von SiliconFlow unterscheiden sich bis zum 14-Fachen: von $0.07 pro 1 Mio. Tokens für DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) bis $1.03 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8).
Ja, SiliconFlow bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
30 von 37 Modellen von SiliconFlow unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 37 Modelle von SiliconFlow unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, SiliconFlow bietet 28 Reasoning-Modelle an: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8) und GLM-4.5-Air. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 36 von 37 Modellen von SiliconFlow haben offene Gewichte: 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) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8), GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (non-reasoning), Ling-flash-2.0 und Qwen2.5 72B (FP8).
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 SiliconFlow 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.