CompactifAI: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Análisis de los modelos de CompactifAI en métricas clave como calidad, precio, velocidad de salida, latencia, ventana de contexto y más. Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por CompactifAI para tu caso de uso.
Más inteligente
Índice de inteligencia
3 modelos en total
Más rápido
Velocidad de salida
3 modelos en total
Menor precio
Precio combinado (por 1M de tokens)
3 modelos en total
CompactifAI ofrece 3 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave entre modelos.
- En inteligencia, los mejores modelos en CompactifAI son Qwen3.6 27B (38), Qwen3.6 27B (31) y Mistral Small 3.1 (15).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Qwen3.6 27B (180 t/s), Qwen3.6 27B (167 t/s) y Mistral Small 3.1 (75 t/s).
- En latencia, Qwen3.6 27B (1.50s), Mistral Small 3.1 (1.51s) y Qwen3.6 27B (32.91s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Mistral Small 3.1 ($0.12), Qwen3.6 27B ($0.23) y Qwen3.6 27B ($0.23) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, Qwen3.6 27B (262k), Qwen3.6 27B (262k) y Mistral Small 3.1 (128k) admiten las ventanas de contexto más grandes en CompactifAI.
- Qwen3.6 27B ofrece la mejor combinación de inteligencia y velocidad. Para optimizar costos, Mistral Small 3.1 ofrece los precios más competitivos.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Ventana de contexto
Context Window
Precios
Intelligence Index vs. Price
Resumen de rendimiento
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latency: Time To First Answer Token
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
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
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre CompactifAI
CompactifAI ofrece 3 modelos que monitoreamos: Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B y Mistral Small 3.1.
El modelo más inteligente disponible en CompactifAI es Qwen3.6 27B, con una puntuación de 38 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en CompactifAI por velocidad de salida es Qwen3.6 27B, con 179.5 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en CompactifAI es Qwen3.6 27B, con 1.50s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en CompactifAI por precio combinado es Mistral Small 3.1, a $0.12 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en CompactifAI varían hasta 2x entre modelos, desde $0.12 por 1M de tokens para Mistral Small 3.1 hasta $0.23 por 1M de tokens para Qwen3.6 27B.
Sí, CompactifAI ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 3 modelos en CompactifAI admiten el modo JSON para salida estructurada.
2 de 3 modelos en CompactifAI admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, CompactifAI ofrece 1 modelo de razonamiento: Qwen3.6 27B. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 3 modelos en CompactifAI son modelos de pesos abiertos.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Al elegir un modelo en CompactifAI, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funcionalidades como el tamaño de la ventana de contexto, el modo JSON o las llamadas a funciones.