CoreWeave: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por CoreWeave para tu caso de uso.
Más inteligente
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3-Flash
Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8)
MiniMax-M3 (NVFP4)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (non-reasoning)Intelligence Index
32 modelos en total
Menor tiempo por tarea
Beam 1.0 (NVFP4)
Nemotron 3 UltraNemotron 3.5 Lightning (BF16)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (non-reasoning)Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)Tiempo por tarea del Intelligence Index (minutos)
32 modelos en total
Menor precio
gpt-oss-20b (low)gpt-oss-20b (high)gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)Nemotron 3.5 Lightning (BF16)Precio combinado (por 1M de tokens)
32 modelos en total
CoreWeave ofrece 32 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 CoreWeave son DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (33), GLM-5.3-Flash (28) y Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8) (20).
- En tiempo por tarea, Beam 1.0 (NVFP4) (2.3 min), Nemotron 3 Ultra (3.0 min) y Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (3.8 min) completan una tarea del Intelligence Index más rápido en CoreWeave. El tiempo por tarea varía significativamente entre modelos: el más lento tarda 2.4x más que el más rápido.
- En latencia, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (non-reasoning) (0.77s), Llama 3.3 70B (1.75s) y Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (1.92s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, gpt-oss-20b (low) ($0.04), gpt-oss-20b (high) ($0.04) y gpt-oss-120b (low) ($0.04) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, Beam 1.0 (NVFP4) (1M), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (1M) y GLM-5.3-Flash (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en CoreWeave.
Inteligencia
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. precio
Precios
Costo por tarea del Intelligence Index
Intelligence Index vs. precio
Velocidad
Promedio de las cargas medidas de solicitud única y agénticas multiturno
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Calidad
Endpoint Accuracy Index
Latencia
Promedio de las cargas medidas de solicitud única y agénticas multiturno
Tiempo hasta el primer token de respuesta
Fiabilidad
Proporción de solicitudes que el endpoint no completó, en todas las cargas medidas de solicitud única y agénticas multiturno
Tasa de errores del endpoint
Caché
Tasa de aciertos de caché
Costo por tarea vs. Tasa de aciertos de caché
Análisis adicional | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 33 | $2.37 | 9.5 | 35.86 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
GLM-5.3-Flash | 28 | $1.03 | 11.6 | 31.21 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8) | 20 | $3.30 | 24.9 | 147.66 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
MiniMax-M3 (NVFP4) | 19 | $1.48 | 6.2 | 9.89 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (non-reasoning) | 19 | $2.09 | 4.8 | 0.78 | 1.4% | 1M | Abierto | |||
Beam 1.0 (NVFP4) | 18 | $0.70 | 2.4 | 7.57 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4) | 14 | $0.47 | 5.9 | 31.29 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Nemotron 3 Ultra | 12 | $3.16 | 2.9 | 2.18 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 6 | $0.24 | 3.8 | 10.00 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
 Granite 4.2 8B | 5 | $0.09 | 8.9 | 55.14 | 0.0% | 131k | Abierto | |||
 Gemma 4 31B | 4 | -- | -- | 7.40 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
 Kimi K2.6 | -- | -- | -- | 34.76 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 4.02 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
gpt-oss-20b (low) | -- | -- | -- | 3.48 | 0.0% | 131k | Abierto | |||
gpt-oss-20b (high) | -- | -- | -- | 66.89 | 5.1% | 131k | Abierto | |||
GLM-5 (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Abierto | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 2.14 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Gemma 4 26B A4B | -- | -- | -- | 35.66 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.66 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.92 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
 Llama 3.1 8B | -- | -- | -- | 1.98 | 7.4% | 128k | Abierto | |||
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.00 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | -- | -- | -- | 33.79 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Kimi K2.7 Code | -- | -- | -- | 77.51 | 2.4% | 262k | Abierto | |||
Llama 3.3 70B | -- | -- | -- | 1.76 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | -- | -- | -- | 27.84 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 2.63 | 2.9% | 131k | Abierto | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 7.53 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 51.30 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
gpt-oss-120b (high) | -- | -- | -- | 20.48 | 9.0% | 131k | Abierto | |||
GLM-5.2 (max) | -- | -- | -- | 17.80 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 4.43 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | -- | -- | -- | 44.44 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre CoreWeave
CoreWeave ofrece 32 modelos que monitoreamos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (NVFP4), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (non-reasoning), Beam 1.0 (NVFP4), Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), Nemotron 3 Ultra, Nemotron 3.5 Lightning (BF16), Granite 4.2 8B, Gemma 4 31B, Kimi K2.6, Kimi K2.6 (non-reasoning), gpt-oss-20b (low), gpt-oss-20b (high), Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B, DeepSeek V4 Pro (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), Llama 3.1 8B, DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Kimi K2.7 Code, Llama 3.3 70B, DeepSeek V4 Pro (max), gpt-oss-120b (low), Gemma 4 31B (non-reasoning), DeepSeek V4.1 Flash (max), gpt-oss-120b (high), GLM-5.2 (max), DeepSeek V3.1 (non-reasoning) y DeepSeek V4 Flash 0731 (max).
El modelo más inteligente disponible en CoreWeave es DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), con una puntuación de 33 en el Intelligence Index.
El modelo con el menor tiempo por tarea en CoreWeave es Beam 1.0 (NVFP4), con 2.3 minutos por tarea del Intelligence Index. El tiempo por tarea es la cantidad de tokens de salida por tarea dividida por la velocidad de salida de extremo a extremo; un valor menor significa que la tarea termina antes.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en CoreWeave es DeepSeek V4.1 Flash 1017 (non-reasoning), con 0.77s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en CoreWeave por precio combinado es gpt-oss-20b (low), a $0.04 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en CoreWeave varían hasta 18x entre modelos, desde $0.04 por 1M de tokens para gpt-oss-20b (low) hasta $0.71 por 1M de tokens para Llama 3.3 70B.
Sí, CoreWeave ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 32 modelos en CoreWeave admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 32 modelos en CoreWeave admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, CoreWeave ofrece 22 modelos de razonamiento: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (NVFP4), Beam 1.0 (NVFP4), Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), Nemotron 3 Ultra, Nemotron 3.5 Lightning (BF16), Granite 4.2 8B, Gemma 4 31B, Kimi K2.6, gpt-oss-20b (low), gpt-oss-20b (high), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.6 35B A3B (FP8), Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Pro (max), gpt-oss-120b (low), DeepSeek V4.1 Flash (max), gpt-oss-120b (high), GLM-5.2 (max) y DeepSeek V4 Flash 0731 (max). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 32 modelos en CoreWeave 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 CoreWeave, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), tiempo por tarea (la rapidez con la que el modelo completa una tarea del Intelligence Index), 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.