SiliconFlow: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por SiliconFlow para tu caso de uso.
Más inteligente
Updated
GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Índice de inteligencia
37 modelos en total
Más rápido
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)
MiniMax-M3 (FP8)
Gemma 4 12B (Non-reasoning)Gemma 4 12BVelocidad de salida
37 modelos en total
Menor precio
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3-Flash
Hy3 (FP8)Precio combinado (por 1M de tokens)
37 modelos en total
SiliconFlow ofrece 37 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 SiliconFlow son GLM-5.3-Flash (42), DeepSeek V4.1 Flash (max) (39) y DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (36).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son DeepSeek V4 Flash Vision (max) (224 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max) (150 t/s) y MiniMax-M3 (FP8) (139 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 96% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8) (1.34s), Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8) (1.58s) y Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8) (2.22s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) ($0.07), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) ($0.07) y DeepSeek V4.1 Flash (max) ($0.09) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, GLM-5.2 (max) (FP8) (1M), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) (1M) y DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en SiliconFlow.
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3-Flash | 1M | Abierto | 42 | $0.50 | 53 | 2.29 | 49.16 | 37.50 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | Abierto | 39 | $0.86 | 150 | 2.12 | 18.82 | 13.36 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Abierto | 36 | $1.45 | 85 | 1.54 | 30.80 | 23.41 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | Propietario | 35 | $2.51 | 224 | 1.34 | 12.51 | 8.94 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Abierto | 34 | $0.15 | 109 | 2.07 | 24.99 | 18.33 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | Abierto | 34 | $0.85 | 79 | 1.47 | 33.05 | 25.27 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | 1.05M | Abierto | 30 | -- | 52 | 1.89 | 96.02 | 84.47 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | 1.05M | Abierto | 30* | -- | 53 | 1.82 | 48.75 | 37.51 | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 1M | Abierto | 29 | $0.45 | 139 | 1.20 | 19.19 | 14.40 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | Abierto | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 (FP8) | 262k | Abierto | 27 | $0.61 | 27 | 1.57 | 188.24 | 167.81 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | Abierto | 26 | $1.55 | 57 | 2.04 | 77.32 | 66.51 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | Abierto | 26* | -- | 48 | 1.93 | 38.03 | 25.72 | |||
Hy3 (FP8) | 256k | Abierto | 25 | $0.07 | 92 | 2.99 | 30.13 | 21.71 | |||
GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8) | 205k | Abierto | 24* | -- | 54 | 2.30 | 11.59 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | Abierto | 24 | $0.10 | 42 | 2.04 | 149.03 | 134.96 | |||
Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8) | 262k | Abierto | 24* | -- | 28 | 1.58 | 19.61 | -- | |||
Kimi K2.5 (FP8) | 262k | Abierto | 23* | -- | 28 | 2.27 | 125.95 | 105.84 | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | Abierto | 23* | -- | 25 | 3.30 | 101.44 | 78.51 | |||
GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8) | 1.05M | Abierto | 22* | -- | 70 | 1.34 | 8.53 | -- | |||
GLM-5 (Non-reasoning) (FP8) | 205k | Abierto | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | 164k | Abierto | 21* | -- | 18 | 2.42 | 139.94 | 110.01 | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | 262k | Abierto | 21 | $0.36 | 35 | 3.22 | 180.00 | 162.46 | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | Abierto | 19* | -- | 45 | 2.02 | 58.05 | 44.82 | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | 262k | Abierto | 19 | $0.15 | 72 | 2.73 | 37.27 | 27.64 | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | Abierto | 19* | -- | 43 | 4.03 | 56.33 | 40.61 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | Abierto | 18 | $0.32 | 103 | 1.98 | 59.01 | 52.20 | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | 262k | Abierto | 17* | -- | 79 | 1.63 | 33.29 | 25.33 | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (FP8) | 164k | Abierto | 16* | -- | 21 | 2.41 | 26.43 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | Abierto | 16 | $0.21 | 61 | 1.69 | 42.75 | 32.85 | |||
Gemma 4 12B | 262k | Abierto | 14* | -- | 114 | 2.49 | 24.38 | 17.51 | |||
Gemma 4 31B (Non-reasoning) (FP8) | 262k | Abierto | 14* | -- | 42 | 3.57 | 15.56 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8) | 262k | Abierto | 13* | -- | 85 | 2.22 | 8.12 | -- | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | 262k | Abierto | 12* | -- | 41 | 2.87 | 63.81 | 48.76 | |||
GLM-4.6V | 128k | Abierto | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | Abierto | 11 | $0.16 | 34 | 2.41 | 76.72 | 59.45 | |||
GLM-4.5-Air | 98.3k | Abierto | 11* | -- | 80 | 2.44 | 33.50 | 24.85 | |||
Gemma 4 12B (Non-reasoning) | 262k | Abierto | 9* | -- | 120 | 2.45 | 6.60 | -- | |||
GLM-4.6V (Non-reasoning) | 128k | Abierto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Ling-flash-2.0 | 131k | Abierto | 8* | -- | 5 | 2.50 | 108.39 | -- | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | 32k | Abierto | 8* | -- | 32 | 4.27 | 19.82 | -- | |||
 ERNIE 4.5 300B A47B | 131k | Abierto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Ring-flash-2.0 | 131k | Abierto | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre SiliconFlow
SiliconFlow ofrece 37 modelos que monitoreamos: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), Hy3 (FP8), GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (Non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8), GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (Non-reasoning), Ling-flash-2.0 y Qwen2.5 72B (FP8).
El modelo más inteligente disponible en SiliconFlow es GLM-5.3-Flash, con una puntuación de 42 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en SiliconFlow por velocidad de salida es DeepSeek V4 Flash Vision (max), con 223.8 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en SiliconFlow es GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8), con 1.34s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en SiliconFlow por precio combinado es DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), a $0.07 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en SiliconFlow varían hasta 14x entre modelos, desde $0.07 por 1M de tokens para DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) hasta $1.03 por 1M de tokens para GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8).
Sí, SiliconFlow ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
30 de 37 modelos en SiliconFlow admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 37 modelos en SiliconFlow admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, SiliconFlow ofrece 28 modelos de razonamiento: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 12B, Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8) y GLM-4.5-Air. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, 36 de 37 modelos en SiliconFlow son modelos de pesos abiertos: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), Hy3 (FP8), GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (Non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8), GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (Non-reasoning), Ling-flash-2.0 y Qwen2.5 72B (FP8).
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 SiliconFlow, 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.