Makora: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Makora para tu caso de uso.
Más inteligente
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)
Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4)Intelligence Index
8 modelos en total
Más rápido
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4)Gemma 4 26B A4BGLM-5.3 (max)GLM-5.3-FlashVelocidad de salida
8 modelos en total
Menor precio
MiMo-V2.6-FlashGemma 4 26B A4BGemma 4 26B A4B (non-reasoning)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Precio combinado (por 1M de tokens)
8 modelos en total
Makora ofrece 8 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 Makora 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 Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (650 t/s), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) (552 t/s) y Gemma 4 26B A4B (258 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 203% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (0.63s), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) (4.51s) y Gemma 4 26B A4B (8.25s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, MiMo-V2.6-Flash ($0.06), Gemma 4 26B A4B ($0.08) y Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) ($0.08) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens. Los precios varían hasta 3.2x 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 Makora.
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Intelligence Index vs. precio
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Precios
Intelligence Index vs. precio
Resumen de rendimiento
Velocidad de salida vs. precio
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Comportamiento de caché
Tasa de aciertos de caché
Costo por tarea vs. Tasa de aciertos de caché
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
Tiempo de respuesta de extremo a extremo vs. precio
Análisis adicional | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1.05M | Abierto | 45 | $0.92 | 187 | 0.87 | 14.26 | 10.71 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | Abierto | 44 | $1.18 | 65 | 1.20 | 39.71 | 30.81 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | Abierto | 42 | $0.54 | 292 | 1.10 | 9.67 | 6.85 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | Abierto | 39 | $1.01 | 194 | 0.71 | 13.62 | 10.33 | |||
Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4) | 1.05M | Abierto | 39 | $0.72 | 253 | 1.24 | 11.11 | 7.90 | |||
MiMo-V2.6-Flash | 1.05M | Abierto | 38 | $0.22 | 91 | 2.58 | 30.15 | 22.05 | |||
Gemma 4 26B A4B | 1M | Abierto | 17* | -- | 265 | 1.05 | 10.47 | 7.54 | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 1M | Abierto | 13* | -- | 354 | 0.63 | 2.05 | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Makora
Makora ofrece 8 modelos que monitoreamos: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4), MiMo-V2.6-Flash, Gemma 4 26B A4B y Gemma 4 26B A4B (non-reasoning).
El modelo más inteligente disponible en Makora es GLM-5.3 (max), con una puntuación de 45 en el Intelligence Index.
El modelo más rápido en Makora por velocidad de salida es Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), con 649.5 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Makora es Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), con 0.63s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Makora por precio combinado es MiMo-V2.6-Flash, a $0.06 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Makora varían hasta 31x entre modelos, desde $0.06 por 1M de tokens para MiMo-V2.6-Flash hasta $1.72 por 1M de tokens para Kimi K3 (max).
Sí, Makora ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 8 modelos en Makora admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 8 modelos en Makora admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Makora ofrece 7 modelos de razonamiento: GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh) (NVFP4), MiMo-V2.6-Flash y Gemma 4 26B A4B. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 8 modelos en Makora 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 Makora, 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.