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
Kimi K3.1 Pro
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
MiniMax-M3.1-Flash
GLM-5.3-FlashDeepSeek V4 Pro 0813 (max)Intelligence Index
Insgesamt 38 Modelle
Kürzeste Zeit pro Aufgabe
MiniMax-M3 (FP8)
Qwen3.8 27B (non-reasoning)MiniMax-M3.1-FlashDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)Kimi K3.1 ProZeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)
Insgesamt 38 Modelle
Niedrigster Preis
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashMischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 38 Modelle
SiliconFlow bietet 38 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind Kimi K3.1 Pro (46), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (33) und MiniMax-M3.1-Flash (29) die führenden Modelle von SiliconFlow.
- Bei der Zeit pro Aufgabe erledigen MiniMax-M3 (FP8) (14.1 Min.), Qwen3.8 27B (non-reasoning) (18.7 Min.) und MiniMax-M3.1-Flash (20.8 Min.) eine Aufgabe des Intelligence Index auf SiliconFlow am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) (1.59 s), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) (1.79 s) und Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) (2.16 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) ($0.07), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) ($0.09) und DeepSeek V4.1 Flash (max) ($0.09) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) (1M), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) (1M) und GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) (1M) die größten Kontextfenster von SiliconFlow.
Intelligenz
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, 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
Preise
Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index
Intelligence Index vs. Preis
Geschwindigkeit
Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index
Qualität
Endpoint Accuracy Index
Latenz
Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Zeit bis zum ersten Antworttoken
Zuverlässigkeit
Anteil der fehlgeschlagenen Anfragen des Endpunkts über alle gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Endpunkt-Fehlerrate
Caching
Cache-Trefferquote
Kosten pro Aufgabe vs. Cache-Trefferquote
Weitere Analyse | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3.1 Pro | 46 | $4.68 | 26.6 | 125.10 | 0.0% | 1M | Offen | |||
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 33 | $0.83 | 25.4 | 91.64 | 0.0% | 1M | Offen | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 29 | $0.68 | 22.2 | 88.50 | 1.6% | 1M | Offen | |||
GLM-5.3-Flash | 28 | $1.03 | 30.4 | 66.92 | 1.5% | 1M | Offen | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 23 | $2.52 | 44.1 | 60.56 | 0.9% | 1M | Offen | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 20 | $2.73 | 89.2 | 246.41 | 21.8% | 262k | Offen | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 19 | $1.14 | 14.3 | 71.89 | 0.0% | 1M | Offen | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 10 | $3.40 | 18.6 | 5.34 | 0.0% | 262k | Offen | |||
 Gemma 4 31B (FP8) | 4 | -- | -- | 15.35 | 3.1% | 262k | Offen | |||
Kimi K2.6 (FP8) | -- | -- | -- | 125.91 | 0.0% | 262k | Offen | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 3.39 | 0.0% | 262k | Offen | |||
Qwen3.5 27B (FP8) | -- | -- | -- | 69.33 | 15.0% | 262k | Offen | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | -- | -- | -- | 33.74 | 7.8% | 262k | Offen | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | -- | -- | -- | 69.31 | 11.0% | 262k | Offen | |||
GLM-5 (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Offen | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Offen | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | -- | -- | -- | 45.31 | 12.0% | 262k | Offen | |||
GLM-5.1 (FP8) | -- | -- | -- | 19.53 | 0.0% | 205k | Offen | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | -- | -- | -- | 49.85 | 1.5% | 262k | Offen | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | -- | -- | -- | 64.32 | 0.0% | 262k | Offen | |||
GLM-4.5-Air | -- | -- | -- | 13.39 | 0.0% | 98k | Offen | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Offen | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 3.59 | 0.0% | 164k | Offen | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 3.01 | 1.5% | 262k | Offen | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | -- | -- | -- | 46.63 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | -- | -- | -- | 40.83 | 3.3% | 262k | Offen | |||
 Ling-flash-2.0 | -- | -- | -- | 4.40 | 41.2% | 131k | Offen | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Offen | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | -- | -- | -- | 76.31 | 0.0% | 262k | Offen | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 1.72 | 0.0% | 205k | Offen | |||
Kimi K2.5 (FP8) | -- | -- | -- | 144.17 | 0.0% | 262k | Offen | |||
 Hy3 (FP8) | -- | -- | -- | 40.29 | 0.8% | 256k | Offen | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | -- | -- | -- | 2.84 | 2.8% | 32k | Offen | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | -- | -- | -- | 77.96 | 0.0% | 1M | Offen | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | -- | -- | -- | 62.93 | 0.0% | 262k | Offen | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 2.23 | 4.8% | 262k | Offen | |||
GLM-4.6V | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Offen | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | -- | -- | -- | 39.48 | 0.0% | 164k | Offen | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | -- | -- | -- | 118.19 | 3.3% | 1M | Offen | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 58.88 | 8.3% | 1M | Offen | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 1.51 | 0.0% | 1M | Offen | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 205k | Offen | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | -- | -- | -- | 21.32 | 0.0% | 1M | Offen | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | -- | -- | -- | 123.81 | 2.9% | 1M | Offen | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu SiliconFlow
SiliconFlow bietet 38 von uns erfasste Modelle an: Kimi K3.1 Pro, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), MiniMax-M3 (FP8), Qwen3.8 27B (non-reasoning), Gemma 4 31B (FP8), Kimi K2.6 (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Qwen3.5 9B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), GLM-5.1 (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, GLM-4.5-Air, DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash Vision (max), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Ling-flash-2.0, Qwen3.6 27B (FP8), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Hy3 (FP8), Qwen2.5 72B (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), DeepSeek V4.1 Flash (max), GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), GLM-5.2 (max) (FP8) und DeepSeek V4 Flash 0731 (max).
Das intelligenteste bei SiliconFlow verfügbare Modell ist Kimi K3.1 Pro mit einem Wert von 46 im Intelligence Index.
Das Modell von SiliconFlow mit der kürzesten Zeit pro Aufgabe ist MiniMax-M3 (FP8) mit 14.1 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index. Die Zeit pro Aufgabe ergibt sich aus den Ausgabetokens pro Aufgabe geteilt durch die Ende-zu-Ende-Ausgabegeschwindigkeit; ein niedrigerer Wert bedeutet, dass eine Aufgabe schneller abgeschlossen wird.
Das Modell von SiliconFlow mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) mit 1.59 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) mit $0.0736 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 20.9-Fachen: von $0.0736 pro 1 Mio. Tokens für DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) bis $1.54 pro 1 Mio. Tokens für Kimi K3.1 Pro.
Ja, SiliconFlow bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
31 von 38 Modellen von SiliconFlow unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 38 Modelle von SiliconFlow unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, SiliconFlow bietet 29 Reasoning-Modelle an: Kimi K3.1 Pro, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), MiniMax-M3 (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Kimi K2.6 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Qwen3.5 9B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), GLM-5.1 (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, GLM-4.5-Air, DeepSeek V4 Flash Vision (max), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), DeepSeek V4.1 Flash (max), GLM-5.2 (max) (FP8) und DeepSeek V4 Flash 0731 (max). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 37 von 38 Modellen von SiliconFlow haben offene Gewichte: Kimi K3.1 Pro, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), MiniMax-M3 (FP8), Qwen3.8 27B (non-reasoning), Gemma 4 31B (FP8), Kimi K2.6 (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Qwen3.5 9B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), GLM-5.1 (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, GLM-4.5-Air, DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Ling-flash-2.0, Qwen3.6 27B (FP8), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Hy3 (FP8), Qwen2.5 72B (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), DeepSeek V4.1 Flash (max), GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), GLM-5.2 (max) (FP8) und DeepSeek V4 Flash 0731 (max).
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 Zeit pro Aufgabe, also wie schnell das Modell eine Aufgabe des Intelligence Index erledigt, 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.