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GPT-6.1 Terra vs. Qwen3.8 27B: comparación de lanzamientos

Comparación de los lanzamientos GPT-6.1 Terra y Qwen3.8 27B: 6 y 4 modelos respectivamente, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave de los 10 modelos.

  • En inteligencia, GPT-6.1 Terra obtiene la puntuación más alta: GPT-6.1 Terra (Max), con 48, frente a Qwen3.8 27B (Xhigh), con 34 de Qwen3.8 27B.
  • En costo por tarea, GPT-6.1 Terra es el más económico: GPT-6.1 Terra (Low), con $0.05, frente a Qwen3.8 27B (Xhigh), con $1.15 de Qwen3.8 27B.
Playground de modelos

Lanzamientos comparados

GPT-6.1 Terra (max)GPT-6.1 Terra (xhigh)GPT-6.1 Terra (high)GPT-6.1 Terra (medium)GPT-6.1 Terra (low)Qwen3.8 27B (xhigh)GPT-6.1 Terra (non-reasoning)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)Qwen3.8 27B (non-reasoning)
Intelligence Index
48
45
44
41
36
34
33
28
26
20
Finanzas y contabilidad
47
46
44
43
38
34
36
28
27
19
Estrategia y operaciones
50
48
47
45
42
37
42
34
29
16
Jurídico
49
48
47
46
42
35
35
27
28
22
Salud y medicina
--
--
--
--
--
35
--
25
24
21
Costo por tareaUSD
$0.40
$0.19
$0.13
$0.10
$0.05
$1.15
$0.11
$1.27
$1.17
$2.49
Velocidad de salidaTokens/s
--
--
--
--
--
44
--
46
47
48
Tiempo hasta el primer tokens
--
--
--
--
--
3,87
--
3,92
3,95
3,95
Ventana de contexto
1M
1M
1M
1M
1M
256k
1M
256k
256k
256k
Creador
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
Alibaba
OpenAI
Alibaba
Alibaba
Alibaba
Licencia
Propietario
Propietario
Propietario
Propietario
Propietario
Abierto
Propietario
Abierto
Abierto
Abierto
Modalidad de entrada

Admite: texto e imágenes

Admite: texto e imágenes

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Admite: texto e imágenes

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Admite: texto, imágenes y video

Admite: texto e imágenes

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Modalidad de salida

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Proveedores
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
Alibaba Cloud
Alibaba Cloud
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
GPT-6.1 Terra
Pareto line

Costo por tarea (USD, escala logarítmica)

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Velocidad y latencia

Velocidad de salida

Output tokens per second · Higher is better

Puntuaciones de capacidades

Índices de capacidades

Mide el rendimiento de los modelos en capacidades e industrias específicas
Finance & Accounting Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Strategy & Ops Index

Incorporates 6 evaluations: GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Legal Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AA-LCR v1.1, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better

Healthcare & Medical Index

Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA · Higher is better

Engineering Index

Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, CritPt, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Terminal-Bench 4.0 · Higher is better

Economics Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-LCR v1.1 · Higher is better

AA-PersonalityBenchNew

Índices de personalidad

Cada eje es uno de los 8 índices de personalidad: la media de las puntuaciones z de Elo de sus rasgos, convertida en un rango percentil de 1 a 100 entre todos los modelos evaluados en el benchmark