Scaleway: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Scaleway para tu caso de uso.
Más inteligente
GLM-5.3 (max)
DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3 (low)GLM-5.2 (max)DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)Intelligence Index
13 modelos en total
Más rápido
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (low)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)Velocidad de salida
13 modelos en total
Menor precio
gpt-oss-120b (high)Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)
Qwen3 Coder 30B A3BQwen3.6 35B A3BQwen3.6 35B A3B (non-reasoning)Precio combinado (por 1M de tokens)
13 modelos en total
Scaleway ofrece 13 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 Scaleway son GLM-5.3 (max) (45), DeepSeek V4.1 Flash (max) (39) y GLM-5.3 (low) (34).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son GLM-5.3 (max) (294 t/s), GLM-5.3 (low) (280 t/s) y DeepSeek V4.1 Flash (max) (255 t/s).
- En latencia, Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (0.83s), Qwen3 Coder 30B A3B (1.02s) y Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (1.10s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, gpt-oss-120b (high) ($0.22), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) ($0.28) y Qwen3 Coder 30B A3B ($0.30) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, GLM-5.3 (max) (262k), DeepSeek V4.1 Flash (max) (262k) y GLM-5.3 (low) (262k) admiten las ventanas de contexto más grandes en Scaleway.
- GLM-5.3 (max) ofrece la mejor combinación de inteligencia y velocidad. Para optimizar costos, gpt-oss-120b (high) ofrece los precios más competitivos.
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) | 262k | Abierto | 45 | $12.94 | 258 | 1.29 | 10.98 | 7.76 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 262k | Abierto | 39 | $3.56 | 182 | 1.41 | 15.13 | 10.98 | |||
GLM-5.3 (low) | 262k | Abierto | 34 | $5.46 | 249 | 1.37 | 11.40 | 8.02 | |||
GLM-5.2 (max) | 262k | Abierto | 34 | $4.37 | 111 | 1.34 | 23.77 | 17.94 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | 262k | Abierto | 25 | $2.45 | 193 | 1.40 | 3.99 | -- | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) | 262k | Abierto | 22* | -- | 112 | 1.39 | 5.87 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B | 262k | Abierto | 18 | $0.37 | 82 | 1.35 | 72.94 | 65.52 | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) | 262k | Abierto | 15* | -- | 90 | 1.15 | 6.73 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | Abierto | 13* | -- | 179 | 0.91 | 3.70 | -- | |||
Qwen3 235B 2507 | 250k | Abierto | 12* | -- | 77 | 1.44 | 7.91 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 128k | Abierto | 12 | $0.12 | 106 | 1.37 | 24.88 | 18.80 | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | 128k | Abierto | 10* | -- | 154 | 1.03 | 4.27 | -- | |||
 Llama 3.3 70B | 100k | Abierto | 8* | -- | 83 | 1.33 | 7.38 | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Scaleway
Scaleway ofrece 13 modelos que monitoreamos: GLM-5.3 (max), DeepSeek V4.1 Flash (max), GLM-5.3 (low), GLM-5.2 (max), DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), GLM-5.2 (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), Qwen3 235B 2507, gpt-oss-120b (high), Qwen3 Coder 30B A3B y Llama 3.3 70B.
El modelo más inteligente disponible en Scaleway es GLM-5.3 (max), con una puntuación de 45 en el Intelligence Index.
El modelo más rápido en Scaleway por velocidad de salida es GLM-5.3 (max), con 293.8 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Scaleway es Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), con 0.83s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Scaleway por precio combinado es gpt-oss-120b (high), a $0.22 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Scaleway varían hasta 11x entre modelos, desde $0.22 por 1M de tokens para gpt-oss-120b (high) hasta $2.52 por 1M de tokens para GLM-5.2 (non-reasoning).
Sí, Scaleway ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 13 modelos en Scaleway admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 13 modelos en Scaleway admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Scaleway ofrece 6 modelos de razonamiento: GLM-5.3 (max), DeepSeek V4.1 Flash (max), GLM-5.3 (low), GLM-5.2 (max), Qwen3.6 35B A3B y gpt-oss-120b (high). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 13 modelos en Scaleway 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 Scaleway, 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.