Parasail: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Parasail para tu caso de uso.
Más inteligente
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
29 modelos en total
Más rápido
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)
Gemma 3 4B (FP8)GLM-5.2 (max) (NVFP4)Kimi K3 (max)Velocidad de salida
29 modelos en total
Menor precio
Gemma 3 4B (FP8)Gemma 3 27BGLM-5.3-FlashGemma 4 26B A4BGemma 4 26B A4B (non-reasoning)Precio combinado (por 1M de tokens)
29 modelos en total
Parasail ofrece 29 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 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (45), GLM-5.3 (max) (45) y Kimi K3 (max) (44).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son gpt-oss-120b (low) (283 t/s), gpt-oss-120b (high) (282 t/s) y Gemma 3 4B (FP8) (238 t/s).
- En latencia, Qwen3 Next 80B A3B (0.89s), Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8) (0.98s) y Gemma 3 4B (FP8) (1.01s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Gemma 3 4B (FP8) ($0.05), Gemma 3 27B ($0.09) y GLM-5.3-Flash ($0.10) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens. Los precios varían hasta 2.2x entre modelos.
- En tamaño de ventana de contexto, Kimi K3 (max) (1M), DeepSeek V4.1 Flash (max) (1M) y DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Parasail.
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) | 1M | Abierto | 45 | $1.97 | 152 | 1.04 | 17.47 | 13.15 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | Abierto | 44 | $4.14 | 102 | 1.48 | 25.90 | 19.54 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | Abierto | 42 | $0.67 | 188 | 1.04 | 14.33 | 10.64 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | Abierto | 39 | $0.24 | 135 | 0.83 | 19.35 | 14.81 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Abierto | 34 | -- | 121 | 1.13 | 21.79 | 16.53 | |||
GLM-5.2 (max) (NVFP4) | 1M | Abierto | 34 | -- | 206 | 1.05 | 13.19 | 9.71 | |||
 Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8) | 262k | Abierto | 34 | $0.60 | 47 | 1.54 | 54.98 | 42.75 | |||
 MiniMax-M3 (MXFP8) | 1M | Abierto | 29 | $0.46 | 146 | 1.34 | 18.46 | 13.69 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Abierto | 27 | $0.68 | 101 | 1.60 | 50.61 | 44.06 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | Abierto | 24 | -- | 74 | 1.78 | 25.31 | 16.76 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | Abierto | 24 | -- | 75 | 1.63 | 82.70 | 74.44 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4) | 262k | Abierto | 24* | -- | 99 | 1.54 | 6.59 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | Abierto | 18 | $0.29 | 66 | 1.24 | 57.22 | 48.39 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 262k | Abierto | 18 | $0.12 | 35 | 1.24 | 169.32 | 153.83 | |||
Gemma 4 26B A4B | 256k | Abierto | 17* | -- | 57 | 1.77 | 45.44 | 34.93 | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Abierto | 15* | -- | 38 | 1.11 | 14.18 | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | Abierto | 15 | $0.07 | 77 | 1.63 | 30.78 | 22.63 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | Abierto | 14* | -- | 58 | 1.43 | 10.10 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | Abierto | 13* | -- | 70 | 1.55 | 8.64 | -- | |||
Qwen3 235B 2507 | 131k | Abierto | 12* | -- | 33 | 1.23 | 16.57 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Abierto | 12 | $0.06 | 156 | 0.82 | 16.89 | 12.86 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Abierto | 10* | -- | 147 | 0.88 | 17.84 | 13.57 | |||
Qwen3 VL 235B A22B (FP8) | 131k | Abierto | 10* | -- | 33 | 1.23 | 16.33 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | Abierto | 10* | -- | 148 | 0.90 | 4.27 | -- | |||
 Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | Abierto | 9 | $0.03 | 86 | 1.09 | 6.92 | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | Abierto | 9 | $0.12 | 67 | 1.06 | 8.55 | -- | |||
Llama 3.3 70B (FP8) | 131k | Abierto | 8* | -- | 77 | 2.48 | 8.95 | -- | |||
Gemma 3 27B | 131k | Abierto | 5 | $0.10 | 41 | 2.28 | 14.47 | -- | |||
Gemma 3 4B (FP8) | 131k | Abierto | 5* | -- | 217 | 1.05 | 3.36 | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Parasail
Parasail ofrece 29 modelos que monitoreamos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), Qwen3 235B 2507, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low), Qwen3 VL 235B A22B (FP8), Qwen3 Next 80B A3B, Llama 4 Maverick (FP8), Qwen3 Coder Next (FP8), Llama 3.3 70B (FP8), Gemma 3 27B y Gemma 3 4B (FP8).
El modelo más inteligente disponible en Parasail es DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), con una puntuación de 45 en el Intelligence Index.
El modelo más rápido en Parasail por velocidad de salida es gpt-oss-120b (low), con 282.7 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Parasail es Qwen3 Next 80B A3B, con 0.89s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Parasail por precio combinado es Gemma 3 4B (FP8), a $0.05 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Parasail varían hasta 51x entre modelos, desde $0.05 por 1M de tokens para Gemma 3 4B (FP8) hasta $2.31 por 1M de tokens para Kimi K3 (max).
Sí, Parasail ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 29 modelos en Parasail admiten el modo JSON para salida estructurada.
27 de 29 modelos en Parasail admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Parasail ofrece 17 modelos de razonamiento: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 31B, gpt-oss-120b (high) y gpt-oss-120b (low). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 29 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.