Parasail: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Análisis de los modelos de Parasail en métricas clave como calidad, precio, velocidad de salida, latencia, ventana de contexto y más. Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Parasail para tu caso de uso.
Más inteligente
Índice de inteligencia
30 modelos en total
Más rápido
Velocidad de salida
30 modelos en total
Menor precio
Precio combinado (por 1M de tokens)
30 modelos en total
Parasail ofrece 30 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 Parasail son Kimi K3 (57), GLM-5.2 (max) (NVFP4) (51) y MiniMax-M3 (MXFP8) (44).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son GLM-5.2 (max) (NVFP4) (203 t/s), gpt-oss-120b (high) (192 t/s) y Trinity Large Thinking (FP8) (186 t/s).
- En latencia, Llama 4 Maverick (FP8) (0.84s), Qwen3 Next 80B A3B (0.96s) y Qwen3 Coder Next (FP8) (1.13s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, MiMo-V2.5 ($0.09), Gemma 4 26B A4B ($0.10) y Gemma 4 26B A4B ($0.10) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, Kimi K3 (1M), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) (1M) y DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Parasail.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual 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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3 | 1.05M | Abierto | 57 | $0.68 | 68 | 1.97 | 38.81 | 29.47 | |||
GLM-5.2 (max) (NVFP4) | 1M | Abierto | 51 | -- | 203 | 1.24 | 13.58 | 9.87 | |||
MiniMax-M3 (MXFP8) | 1M | Abierto | 44 | $0.16 | 92 | 1.27 | 28.38 | 21.69 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Abierto | 44 | $0.29 | 73 | 1.55 | 69.07 | 60.70 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Abierto | 42 | $0.16 | 67 | 1.68 | 42.39 | 33.26 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | Abierto | 40 | -- | 77 | 2.04 | 81.19 | 72.67 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 203k | Abierto | 40 | $0.21 | 77 | 2.41 | 58.02 | 49.13 | |||
GLM-5 (FP8) | 203k | Abierto | 40* | -- | 39 | 1.64 | 93.55 | 79.16 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | Abierto | 37 | -- | 85 | 1.94 | 22.36 | 14.55 | |||
MiMo-V2.5 | 1M | Abierto | 37 | $0.03 | 76 | 1.14 | 33.87 | 26.18 | |||
GLM-5.1 | 203k | Abierto | 35* | -- | 78 | 2.38 | 8.79 | -- | |||
Kimi K2.6 (INT4) | 262k | Abierto | 35* | -- | 73 | 1.50 | 8.30 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | Abierto | 34 | $0.22 | 71 | 1.04 | 52.90 | 44.82 | |||
MiniMax-M2.5 (FP8) | 197k | Abierto | 34* | -- | 80 | 1.27 | 32.55 | 25.02 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 262k | Abierto | 32 | $0.19 | 81 | 1.33 | 74.25 | 66.74 | |||
Gemma 4 31B | 262k | Abierto | 29 | $0.02 | 44 | 3.45 | 54.68 | 39.78 | |||
Gemma 4 26B A4B | 256k | Abierto | 26 | $0.02 | 44 | 1.92 | 59.20 | 45.82 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | Abierto | 24 | $0.41 | 87 | 1.27 | 7.02 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Abierto | 24 | -- | 192 | 0.77 | 13.80 | 10.42 | |||
Gemma 4 31B | 262k | Abierto | 22 | $0.03 | 32 | 2.81 | 18.40 | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | Abierto | 21 | $0.11 | 85 | 1.13 | 7.03 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B | 262k | Abierto | 20* | -- | 32 | 2.09 | 17.90 | -- | |||
Trinity Large Thinking (FP8) | 262k | Abierto | 18 | $0.07 | 186 | 0.96 | 14.39 | 10.75 | |||
Qwen3 235B 2507 | 262k | Abierto | 18* | -- | 31 | 1.36 | 17.61 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Abierto | 15 | -- | 185 | 0.78 | 14.31 | 10.83 | |||
Qwen3 VL 235B A22B (FP8) | 131k | Abierto | 14* | -- | 35 | 1.38 | 15.63 | -- | |||
 Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | Abierto | 14 | $0.02 | 122 | 0.84 | 4.95 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | Abierto | 14* | -- | 140 | 0.96 | 4.53 | -- | |||
Llama 3.3 70B (FP8) | 131k | Abierto | 9 | $0.02 | 67 | 2.74 | 10.24 | -- | |||
 Olmo 3.1 32B Think | 65.5k | Abierto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 131k | Abierto | 7 | $0.14 | 51 | 1.18 | 10.95 | -- | |||
Olmo 3 7B | 65.5k | Abierto | 3* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Parasail
Parasail ofrece 30 modelos que monitoreamos: Kimi K3, GLM-5.2 (max) (NVFP4), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), GLM-5.1 (FP8), GLM-5 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), MiMo-V2.5, GLM-5.1, Kimi K2.6 (INT4), Qwen3.5 397B A17B, MiniMax-M2.5 (FP8), Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 31B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.6 35B A3B (FP8), gpt-oss-120b (high), Gemma 4 31B, Qwen3 Coder Next (FP8), Gemma 4 26B A4B, Trinity Large Thinking (FP8), Qwen3 235B 2507, gpt-oss-120b (low), Qwen3 VL 235B A22B (FP8), Llama 4 Maverick (FP8), Qwen3 Next 80B A3B, Llama 3.3 70B (FP8) y Gemma 3 27B.
El modelo más inteligente disponible en Parasail es Kimi K3, con una puntuación de 57 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en Parasail por velocidad de salida es GLM-5.2 (max) (NVFP4), con 202.6 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Parasail es Llama 4 Maverick (FP8), con 0.84s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Parasail por precio combinado es MiMo-V2.5, a $0.09 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Sí, Parasail ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 30 modelos en Parasail admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 30 modelos en Parasail admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Parasail ofrece 18 modelos de razonamiento: Kimi K3, GLM-5.2 (max) (NVFP4), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), GLM-5.1 (FP8), GLM-5 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), MiMo-V2.5, Qwen3.5 397B A17B, MiniMax-M2.5 (FP8), Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 31B, Gemma 4 26B A4B, gpt-oss-120b (high), Trinity Large Thinking (FP8) y gpt-oss-120b (low). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 30 modelos en Parasail 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 Parasail, 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.