Crusoe: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Crusoe para tu caso de uso.
Más inteligente
GLM-5.3 (max) (FP4)GLM-5.3-Flash (FP4)
Qwen3.8 27B (xhigh)
Nemotron 3.5 Super VLQwen3.8 27B (non-reasoning)Intelligence Index
15 modelos en total
Menor tiempo por tarea
Qwen3.8 27B (non-reasoning)Nemotron 3.5 Lightning (BF16)Qwen3.8 27B (xhigh)GLM-5.3 (max) (FP4)GLM-5.3-Flash (FP4)Tiempo por tarea del Intelligence Index (minutos)
15 modelos en total
Menor precio
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8)Nemotron 3 Nano (FP8)
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)Precio combinado (por 1M de tokens)
15 modelos en total
Crusoe ofrece 15 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 Crusoe son GLM-5.3 (max) (FP4) (32), GLM-5.3-Flash (FP4) (28) y Qwen3.8 27B (xhigh) (20).
- En tiempo por tarea, Qwen3.8 27B (non-reasoning) (4.1 min), Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (4.5 min) y Qwen3.8 27B (xhigh) (9.7 min) completan una tarea del Intelligence Index más rápido en Crusoe. El tiempo por tarea varía significativamente entre modelos: el más lento tarda 2.7x más que el más rápido.
- En latencia, Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8) (0.95s), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (0.99s) y gpt-oss-120b (low) (1.37s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Nemotron 3.5 Lightning (BF16) ($0.05), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8) ($0.05) y Nemotron 3 Nano (FP8) ($0.05) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, GLM-5.3-Flash (FP4) (1M), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (1M) y DeepSeek V4.1 Flash (max) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Crusoe.
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 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) (FP4) | 32 | $5.10 | 9.9 | 27.97 | 0.0% | 786k | Abierto | |||
GLM-5.3-Flash (FP4) | 28 | $0.94 | 12.1 | 35.07 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 20 | $2.61 | 13.5 | 49.02 | 0.9% | 262k | Abierto | |||
Nemotron 3.5 Super VL | 14 | $0.52 | 20.7 | 23.30 | 52.3% | 262k | Abierto | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 10 | $3.31 | 5.6 | 1.55 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 6 | $0.26 | 4.3 | 20.79 | 3.0% | 262k | Abierto | |||
 Gemma 4 31B | 4 | -- | -- | 37.67 | 4.1% | 262k | Abierto | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 0.75 | 7.6% | 262k | Abierto | |||
Nemotron 3 Super (FP8) | -- | -- | -- | 36.99 | 16.7% | 262k | Abierto | |||
 DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.08 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Nemotron 3 Nano (FP8) | -- | -- | -- | 19.48 | 8.1% | 262k | Abierto | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 1.27 | 0.0% | 131k | Abierto | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.73 | 2.7% | 262k | Abierto | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 47.90 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
gpt-oss-120b (high) | -- | -- | -- | 9.22 | 0.0% | 131k | Abierto | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Crusoe
Crusoe ofrece 15 modelos que monitoreamos: GLM-5.3 (max) (FP4), GLM-5.3-Flash (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), Nemotron 3.5 Super VL, Qwen3.8 27B (non-reasoning), Nemotron 3.5 Lightning (BF16), Gemma 4 31B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8), Nemotron 3 Super (FP8), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), Nemotron 3 Nano (FP8), gpt-oss-120b (low), Gemma 4 31B (non-reasoning), DeepSeek V4.1 Flash (max) y gpt-oss-120b (high).
El modelo más inteligente disponible en Crusoe es GLM-5.3 (max) (FP4), con una puntuación de 32 en el Intelligence Index.
El modelo con el menor tiempo por tarea en Crusoe es Qwen3.8 27B (non-reasoning), con 4.1 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 Crusoe es Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP8), con 0.95s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Crusoe por precio combinado es Nemotron 3.5 Lightning (BF16), a $0.051 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Crusoe varían hasta 18x entre modelos, desde $0.051 por 1M de tokens para Nemotron 3.5 Lightning (BF16) hasta $0.90 por 1M de tokens para GLM-5.3 (max) (FP4).
Sí, Crusoe ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 15 modelos en Crusoe admiten el modo JSON para salida estructurada.
14 de 15 modelos en Crusoe admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Crusoe ofrece 11 modelos de razonamiento: GLM-5.3 (max) (FP4), GLM-5.3-Flash (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), Nemotron 3.5 Super VL, Nemotron 3.5 Lightning (BF16), Gemma 4 31B, Nemotron 3 Super (FP8), Nemotron 3 Nano (FP8), gpt-oss-120b (low), DeepSeek V4.1 Flash (max) y gpt-oss-120b (high). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 15 modelos en Crusoe 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 Crusoe, 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.