Institute of Foundation Models: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Institute of Foundation Models para tu caso de uso.
Más inteligente
K2 Horizon 375B A23BIntelligence Index
1 modelo en total
Menor tiempo por tarea
K2 Horizon 375B A23BTiempo por tarea del Intelligence Index (minutos)
1 modelo en total
Menor precio
K2 Horizon 375B A23BPrecio combinado (por 1M de tokens)
1 modelo en total
IFM actualmente ofrece K2 Horizon 375B A23B.
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
Ventana de contexto
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
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Institute of Foundation Models
Institute of Foundation Models ofrece 1 modelo que monitoreamos: K2 Horizon 375B A23B.
El modelo más inteligente disponible en Institute of Foundation Models es K2 Horizon 375B A23B, con una puntuación de 18 en el Intelligence Index.
El modelo con el menor tiempo por tarea en Institute of Foundation Models es K2 Horizon 375B A23B, con 4.8 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 Institute of Foundation Models es K2 Horizon 375B A23B, con 21.23s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Institute of Foundation Models por precio combinado es K2 Horizon 375B A23B, a $0.00 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Sí, Institute of Foundation Models ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 1 modelos en Institute of Foundation Models admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 1 modelos en Institute of Foundation Models admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Institute of Foundation Models ofrece 1 modelo de razonamiento: K2 Horizon 375B A23B. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 1 modelos en Institute of Foundation Models 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 Institute of Foundation Models, 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.