CoreWeave: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Análisis de los modelos de CoreWeave 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 CoreWeave para tu caso de uso.
Más inteligente
Índice de inteligencia
24 modelos en total
Más rápido
Velocidad de salida
24 modelos en total
Menor precio
Precio combinado (por 1M de tokens)
24 modelos en total
CoreWeave ofrece 24 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 GLM-5.2 (max) (53), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (52) y MiniMax-M3 (45).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (346 t/s), Kimi K2.7 Code (299 t/s) y Nemotron 3 Ultra (230 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 71% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, Granite 4.1 8B (0.77s), Llama 3.3 70B (0.90s) y Qwen3 30B A3B 2507 (0.99s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, gpt-oss-20b (high) ($0.04), gpt-oss-20b (low) ($0.04) y gpt-oss-120b (high) ($0.04) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, DeepSeek V4 Flash (high) (1M), DeepSeek V4 Flash (1M) y GLM-5.2 (max) (262k) admiten las ventanas de contexto más grandes en CoreWeave.
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
Análisis adicional | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.2 (max) | 262k | Abierto | 53 | $0.38 | 172 | 1.41 | 15.98 | 11.65 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 262k | Abierto | 52 | $0.12 | 154 | 1.63 | 17.86 | 12.98 | |||
MiniMax-M3 | 262k | Abierto | 45 | $0.11 | 83 | 1.34 | 31.54 | 24.16 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Abierto | 45 | -- | 202 | 1.16 | 25.66 | 22.03 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Abierto | 43 | $0.28 | 299 | 1.17 | 10.28 | 7.44 | |||
GLM-5.1 | 203k | Abierto | 41 | $0.58 | 208 | 1.22 | 21.82 | 18.20 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | Abierto | 41* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1M | Abierto | 39 | $0.07 | 62 | 1.60 | 29.71 | 20.04 | |||
Nemotron 3 Ultra | 262k | Abierto | 38 | $0.16 | 230 | 1.06 | 13.15 | 9.91 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Abierto | 35* | -- | 194 | 1.13 | 3.71 | -- | |||
MiniMax-M2.5 | 197k | Abierto | 34* | -- | 84 | 1.12 | 30.98 | 23.88 | |||
 Gemma 4 31B | 262k | Abierto | 30 | -- | 36 | 1.92 | 64.06 | 48.25 | |||
DeepSeek V4 Flash | 1M | Abierto | 29* | -- | 63 | 1.59 | 9.49 | -- | |||
Nemotron 3 Super | 262k | Abierto | 26 | $0.23 | 141 | 1.03 | 18.73 | 14.15 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Abierto | 24 | $0.02 | 43 | 1.46 | 59.18 | 46.18 | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 262k | Abierto | 24 | $0.08 | 346 | 0.84 | 8.08 | 5.78 | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Abierto | 21* | -- | 61 | 1.39 | 9.62 | -- | |||
 Qwen3 Coder 480B | 262k | Abierto | 18* | -- | 65 | 1.20 | 8.90 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Abierto | 15 | $0.01 | 90 | 0.95 | 28.84 | 22.31 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Abierto | 15 | $0.0042 | 44 | 1.44 | 57.66 | 44.98 | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | Abierto | 14* | -- | 91 | 0.97 | 28.58 | 22.09 | |||
 Llama 3.3 70B | 128k | Abierto | 9* | -- | 79 | 0.90 | 7.22 | -- | |||
Qwen3 30B A3B 2507 | 262k | Abierto | 9* | -- | 114 | 0.99 | 5.37 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | Abierto | 7* | -- | 138 | 1.01 | 4.65 | -- | |||
Granite 4.1 8B | 131k | Abierto | 6* | -- | 115 | 0.77 | 5.11 | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre CoreWeave
CoreWeave ofrece 24 modelos que monitoreamos: GLM-5.2 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), MiniMax-M3, Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, GLM-5.1, DeepSeek V4 Flash (high), Nemotron 3 Ultra, Kimi K2.6, MiniMax-M2.5, Gemma 4 31B, DeepSeek V4 Flash, Nemotron 3 Super, gpt-oss-120b (high), Nemotron 3.5 Lightning (BF16), DeepSeek V3.1, Qwen3 Coder 480B, gpt-oss-20b (high), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low), Llama 3.3 70B, Qwen3 30B A3B 2507, Llama 3.1 8B y Granite 4.1 8B.
El modelo más inteligente disponible en CoreWeave es GLM-5.2 (max), con una puntuación de 53 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en CoreWeave por velocidad de salida es Nemotron 3.5 Lightning (BF16), con 345.7 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en CoreWeave es Granite 4.1 8B, 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 (high), a $0.04 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en CoreWeave varían hasta 43x entre modelos, desde $0.04 por 1M de tokens para gpt-oss-20b (high) hasta $1.70 por 1M de tokens para GLM-5.1.
Sí, CoreWeave ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 24 modelos en CoreWeave admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 24 modelos en CoreWeave admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, CoreWeave ofrece 16 modelos de razonamiento: GLM-5.2 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), MiniMax-M3, Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, GLM-5.1, DeepSeek V4 Flash (high), Nemotron 3 Ultra, MiniMax-M2.5, Gemma 4 31B, Nemotron 3 Super, gpt-oss-120b (high), Nemotron 3.5 Lightning (BF16), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-120b (low) y gpt-oss-20b (low). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 24 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), 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.