Wafer: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Wafer 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 8 Modelle
Am schnellsten
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3 (max)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 8 Modelle
Niedrigster Preis
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 8 Modelle
Wafer bietet 8 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 Wafer.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind DeepSeek V4.1 Flash (max) (215 t/s), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST) (201 t/s) und DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (189 t/s) am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Qwen3.8 27B (non-reasoning) (1.22 s), DeepSeek V4.1 Flash (max) (9.84 s) und DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST) (10.62 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST) ($0.08), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) ($0.09) und MiniMax-M3.1-Flash ($0.10) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 2.4-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (1M), DeepSeek V4.1 Flash (max) (1M) und GLM-5.3 (max) (1M) die größten Kontextfenster von Wafer.
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1M | Offen | 45 | $2.04 | 187 | 0.75 | 14.15 | 10.72 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | Offen | 42 | $0.45 | 157 | 0.73 | 16.69 | 12.77 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | Offen | 39 | $0.57 | 156 | 0.89 | 16.91 | 12.82 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST) | 1M | Offen | 34 | $0.24 | 216 | 0.66 | 12.24 | 9.26 | |||
 Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | Offen | 34 | $0.61 | 90 | 1.10 | 28.90 | 22.24 | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 262k | Offen | 20 | $1.34 | 102 | 1.14 | 6.02 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Wafer
Wafer bietet 8 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 Flash 0731 (max) (FAST), Qwen3.8 27B (xhigh) und Qwen3.8 27B (non-reasoning).
Das intelligenteste bei Wafer verfügbare Modell ist DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) mit einem Wert von 45 im Intelligence Index.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist DeepSeek V4.1 Flash (max) mit 215.1 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Wafer.
Das Modell von Wafer mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Qwen3.8 27B (non-reasoning) mit 1.22 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST) mit $0.08 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Wafer.
Die Preise der Modelle von Wafer unterscheiden sich bis zum 12-Fachen: von $0.08 pro 1 Mio. Tokens für DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST) bis $0.90 pro 1 Mio. Tokens für GLM-5.3 (max).
Ja, Wafer bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 8 Modelle von Wafer unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 8 Modelle von Wafer unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Wafer bietet 7 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 Flash 0731 (max) (FAST) und Qwen3.8 27B (xhigh). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 7 von 8 Modellen von Wafer haben offene Gewichte: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (FAST), Qwen3.8 27B (xhigh) und Qwen3.8 27B (non-reasoning).
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 Wafer 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.