SambaNova: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por SambaNova para tu caso de uso.
Más inteligente
Updated
MiniMax-M3MiniMax-M2.7
Gemma 4 31BGemma 4 31B (Non-reasoning)
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)Índice de inteligencia
9 modelos en total
Más rápido
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)MiniMax-M2.7
Llama 3.3 70BMiniMax-M3Velocidad de salida
9 modelos en total
Menor precio
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)MiniMax-M2.7Gemma 4 31BGemma 4 31B (Non-reasoning)Precio combinado (por 1M de tokens)
9 modelos en total
SambaNova ofrece 9 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 SambaNova son MiniMax-M3 (29), MiniMax-M2.7 (23) y Gemma 4 31B (19).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son gpt-oss-120b (low) (728 t/s), gpt-oss-120b (high) (709 t/s) y MiniMax-M2.7 (396 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 200% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, Llama 3.3 70B (2.00s), Gemma 4 31B (Non-reasoning) (3.03s) y gpt-oss-120b (high) (4.01s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, gpt-oss-120b (high) ($0.26), gpt-oss-120b (low) ($0.26) y MiniMax-M2.7 ($0.40) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, MiniMax-M3 (1M), MiniMax-M2.7 (197k) y Gemma 4 31B (131k) admiten las ventanas de contexto más grandes en SambaNova.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Agentic tool use
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context 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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MiniMax-M3 | 1.05M | Abierto | 29 | $3.83 | 245 | 2.73 | 12.91 | 8.15 | |||
MiniMax-M2.7 | 197k | Abierto | 23 | $0.33 | 397 | 2.58 | 10.04 | 6.20 | |||
DeepSeek V3.2 | 8.19k | Abierto | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 131k | Abierto | 19* | -- | 200 | 2.99 | 14.18 | 8.69 | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 8.19k | Abierto | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 Terminus | 131k | Abierto | 15 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning) | 128k | Abierto | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (Non-reasoning) | 131k | Abierto | 14* | -- | 204 | 2.98 | 5.44 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) | 131k | Abierto | 14* | -- | 181 | 6.12 | 8.87 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Abierto | 13* | -- | 116 | 5.58 | 27.17 | 17.27 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Abierto | 12 | $0.15 | 709 | 1.17 | 4.70 | 2.82 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Abierto | 10* | -- | 727 | 1.26 | 4.70 | 2.75 | |||
 Qwen3 32B | 32.8k | Abierto | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 Distill Llama 70B | 131k | Abierto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | Abierto | 8* | -- | 277 | 1.99 | 3.79 | -- | |||
Qwen3 32B (Non-reasoning) | 32.8k | Abierto | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre SambaNova
SambaNova ofrece 9 modelos que monitoreamos: MiniMax-M3, MiniMax-M2.7, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (Non-reasoning), DeepSeek V3.1 (Non-reasoning), DeepSeek V3.1, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low) y Llama 3.3 70B.
El modelo más inteligente disponible en SambaNova es MiniMax-M3, con una puntuación de 29 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en SambaNova por velocidad de salida es gpt-oss-120b (low), con 727.6 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en SambaNova es Llama 3.3 70B, con 2.00s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en SambaNova por precio combinado es gpt-oss-120b (high), a $0.26 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en SambaNova varían hasta 12x entre modelos, desde $0.26 por 1M de tokens para gpt-oss-120b (high) hasta $3.15 por 1M de tokens para DeepSeek V3.1.
Sí, SambaNova ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 9 modelos en SambaNova admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 9 modelos en SambaNova admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, SambaNova ofrece 6 modelos de razonamiento: MiniMax-M3, MiniMax-M2.7, Gemma 4 31B, DeepSeek V3.1, 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 9 modelos en SambaNova 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 SambaNova, 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.