DigitalOcean: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por DigitalOcean para tu caso de uso.
Más inteligente
Updated
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-Flash
Qwen3.8 2.4T A95B
DeepSeek V4.1 Flash (max)Índice de inteligencia
12 modelos en total
Más rápido
MiniMax-M2.5DeepSeek V4 Flash 0731 (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)GLM-5.3-FlashVelocidad de salida
12 modelos en total
Menor precio
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)MiniMax-M2.5DeepSeek V3.2Precio combinado (por 1M de tokens)
12 modelos en total
DigitalOcean ofrece 12 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 DigitalOcean son GLM-5.3 (max) (45), Kimi K3 (max) (44) y GLM-5.3-Flash (42).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son MiniMax-M2.5 (85 t/s), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (72 t/s) y DeepSeek V4.1 Flash (max) (64 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 61% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (1.18s), Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) (1.45s) y MiniMax-M2.5 (24.57s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, DeepSeek V4 Flash 0731 (max) ($0.08), GLM-5.3-Flash ($0.10) y DeepSeek V4.1 Flash (max) ($0.18) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens. Los precios varían hasta 4.8x entre modelos.
- En tamaño de ventana de contexto, GLM-5.3 (max) (1M), Kimi K3 (max) (1M) y GLM-5.3-Flash (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en DigitalOcean.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Agentic tool use
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context 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-5.3 (max) | 1.05M | Abierto | 45 | $1.97 | 43 | 1.08 | 58.59 | 46.01 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | Abierto | 44 | $1.90 | 38 | 1.31 | 66.71 | 52.32 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | Abierto | 42 | $0.42 | 56 | 1.72 | 46.72 | 36.00 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 262k | Abierto | 40 | $1.81 | 54 | 2.43 | 49.08 | 37.32 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | Abierto | 39 | $1.75 | 66 | 0.99 | 38.82 | 30.26 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Abierto | 36 | $0.83 | 57 | 0.92 | 44.51 | 34.87 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Abierto | 34 | $0.16 | 72 | 0.90 | 35.58 | 27.74 | |||
MiniMax-M2.5 | 197k | Abierto | 23* | -- | 84 | 1.05 | 30.97 | 23.94 | |||
DeepSeek V3.2 | 128k | Abierto | 21* | -- | 49 | 1.21 | 52.23 | 40.81 | |||
Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) | 262k | Abierto | 21* | -- | 11 | 1.45 | 48.18 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | Abierto | 18 | $0.17 | 14 | 1.45 | 263.83 | 226.79 | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 128k | Abierto | 16* | -- | 52 | 1.28 | 10.88 | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre DigitalOcean
DigitalOcean ofrece 12 modelos que monitoreamos: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2, Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning), Qwen3.5 397B A17B y DeepSeek V3.2 (Non-reasoning).
El modelo más inteligente disponible en DigitalOcean es GLM-5.3 (max), con una puntuación de 45 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en DigitalOcean por velocidad de salida es MiniMax-M2.5, con 85.1 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en DigitalOcean es DeepSeek V3.2 (Non-reasoning), con 1.18s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en DigitalOcean por precio combinado es DeepSeek V4 Flash 0731 (max), a $0.08 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en DigitalOcean varían hasta 31x entre modelos, desde $0.08 por 1M de tokens para DeepSeek V4 Flash 0731 (max) hasta $2.31 por 1M de tokens para Kimi K3 (max).
Sí, DigitalOcean ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 12 modelos en DigitalOcean admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 12 modelos en DigitalOcean admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, DigitalOcean ofrece 10 modelos de razonamiento: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2 y Qwen3.5 397B A17B. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 12 modelos en DigitalOcean 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 DigitalOcean, 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.