Multiverse Computing: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Multiverse Computing para tu caso de uso.
Más inteligente
GLM-5.3 (max)GLM-5.2 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh)Quasar 438B (max)Qwen3.8 27B (non-reasoning)Intelligence Index
5 modelos en total
Más rápido
Qwen3.8 27B (non-reasoning)GLM-5.3 (max)Qwen3.8 27B (xhigh)Quasar 438B (max)GLM-5.2 (max)Velocidad de salida
5 modelos en total
Menor precio
Quasar 438B (max)Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (non-reasoning)GLM-5.2 (max)GLM-5.3 (max)Precio combinado (por 1M de tokens)
5 modelos en total
Multiverse Computing ofrece 5 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 Multiverse Computing son GLM-5.3 (max) (45), GLM-5.2 (max) (34) y Qwen3.8 27B (xhigh) (34).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Qwen3.8 27B (non-reasoning) (208 t/s), GLM-5.3 (max) (198 t/s) y Qwen3.8 27B (xhigh) (185 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 99% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, Qwen3.8 27B (non-reasoning) (0.89s), GLM-5.3 (max) (11.56s) y Qwen3.8 27B (xhigh) (11.68s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Quasar 438B (max) ($0.06), Qwen3.8 27B (xhigh) ($0.07) y Qwen3.8 27B (non-reasoning) ($0.07) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, GLM-5.3 (max) (1M), GLM-5.2 (max) (1M) y Quasar 438B (max) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Multiverse Computing.
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
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
Agentic interactive 3D experiences, 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
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) | 1M | Abierto | 45 | $0.80 | 211 | 0.85 | 12.70 | 9.48 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | Abierto | 34 | -- | 97 | 0.88 | 26.62 | 20.59 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | Abierto | 34 | -- | 192 | 0.80 | 13.83 | 10.43 | |||
Quasar 438B (max) | 1M | Propietario | 27 | -- | 185 | 1.20 | 14.70 | 10.80 | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 262k | Abierto | 20 | -- | 217 | 0.85 | 3.16 | -- | |||
 Mistral Small 3.1 | 128k | Abierto | 7 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Multiverse Computing
Multiverse Computing ofrece 5 modelos que monitoreamos: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Quasar 438B (max) y Qwen3.8 27B (non-reasoning).
El modelo más inteligente disponible en Multiverse Computing es GLM-5.3 (max), con una puntuación de 45 en el Intelligence Index.
El modelo más rápido en Multiverse Computing por velocidad de salida es Qwen3.8 27B (non-reasoning), con 208.2 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Multiverse Computing es Qwen3.8 27B (non-reasoning), con 0.89s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Multiverse Computing por precio combinado es Quasar 438B (max), a $0.06 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Multiverse Computing varían hasta 2x entre modelos, desde $0.06 por 1M de tokens para Quasar 438B (max) hasta $0.12 por 1M de tokens para GLM-5.3 (max).
Sí, Multiverse Computing ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 5 modelos en Multiverse Computing admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 5 modelos en Multiverse Computing admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Multiverse Computing ofrece 4 modelos de razonamiento: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) y Quasar 438B (max). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, 4 de 5 modelos en Multiverse Computing son modelos de pesos abiertos: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) y Qwen3.8 27B (non-reasoning).
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 Multiverse Computing, 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.