¿Qué modelos ofrece SiliconFlow?

SiliconFlow ofrece 37 modelos que monitoreamos: DeepSeek V4 Pro 0813 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), MiniMax-M3 (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), Kimi K2.6 (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Nex-N2-Pro (FP8), GLM-5.1 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.2 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), MiniMax-M2.5 (FP8), Qwen3.5 397B A17B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Qwen3.5 9B (FP8), Gemma 4 26B A4B (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (Non-reasoning), Ling-flash-2.0 y Qwen2.5 72B (FP8).

Artificial Analysis

SiliconFlow: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos

Name: Inteligencia
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

SiliconFlow

Análisis de los modelos de SiliconFlow 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 SiliconFlow para tu caso de uso.

Más inteligente

DeepSeek V4 Pro 0813 (max)

GLM-5.2 (max) (FP8)

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

MiniMax-M3 (FP8)

DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)

Índice de inteligencia

37 modelos en total

Más rápido

Nex-N2-Pro (FP8)

136 t/s

Gemma 4 12B (Non-reasoning)

116 t/s

MiniMax-M3 (FP8)

114 t/s

DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)

113 t/s

Gemma 4 12B

110 t/s

Velocidad de salida

37 modelos en total

Menor precio

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

$0.07

DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)

$0.07

DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)

$0.07

Hy3 (FP8)

$0.10

Qwen3.5 9B (FP8)

$0.11

Precio combinado (por 1M de tokens)

37 modelos en total

Indica un modelo de razonamiento

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 DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (53), GLM-5.2 (max) (FP8) (53) y DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (52).
En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Nex-N2-Pro (FP8) (136 t/s), Gemma 4 12B (Non-reasoning) (116 t/s) y MiniMax-M3 (FP8) (114 t/s).
En latencia, Kimi K2.6 (FP8) (1.18s), GLM-5.1 (FP8) (1.90s) y GLM-5.2 (FP8) (2.02s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
En precios, DeepSeek V4 Flash 0731 (max) ($0.07), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) ($0.07) y DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) ($0.07) 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

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Precio

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Evaluaciones de inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-BankingUpdated

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last ExamUpdated

Reasoning & knowledge

GPQA Diamond

Scientific reasoning

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AA-LCRUpdated

Long context reasoning

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgentNew

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Ventana de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Precios

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Resumen de rendimiento

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Velocidad

Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latencia

Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

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

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).


									Análisis adicional
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)	1.05M	Abierto	53	$0.51	76	2.19	35.26	26.46	Modelo Proveedor
GLM-5.2 (max) (FP8)	1.05M	Abierto	53	$0.62	101	2.06	26.86	19.84	Modelo Proveedor
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	1.05M	Abierto	52	$0.09	107	1.67	25.11	18.75	Modelo Proveedor
MiniMax-M3 (FP8)	1M	Abierto	45	$0.12	114	1.35	23.37	17.62	Modelo Proveedor
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)	1.05M	Abierto	45	$0.31	61	1.96	81.64	71.50	Modelo Proveedor
Kimi K2.6 (FP8)	262k	Abierto	45	$0.32	54	1.34	92.41	81.87	Modelo Proveedor
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)	1.05M	Abierto	44	$0.29	56	1.95	46.71	35.78	Modelo Proveedor
Hy3 (FP8)	256k	Abierto	42	$0.03	73	2.81	37.05	27.39	Modelo Proveedor
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)	1.05M	Abierto	42	$0.07	104	1.78	60.52	53.93	Modelo Proveedor
Nex-N2-Pro (FP8)	262k	Abierto	42	--	136	1.66	20.03	14.70	Modelo Proveedor
GLM-5.1 (FP8)	205k	Abierto	41	$0.39	55	1.98	80.41	69.29	Modelo Proveedor
GLM-5 (FP8)	200k	Abierto	41*	--	--	--	--	--	Modelo Proveedor
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)	1.05M	Abierto	39	$0.05	113	1.38	16.75	10.96	Modelo Proveedor
Qwen3.6 27B (FP8)	262k	Abierto	38	$0.19	40	3.37	156.57	140.80	Modelo Proveedor
GLM-5.1 (FP8)	205k	Abierto	36*	--	57	1.90	10.67	--	Modelo Proveedor
Kimi K2.5 (FP8)	262k	Abierto	36	$0.07	54	1.66	65.72	54.82	Modelo Proveedor
Kimi K2.6 (FP8)	262k	Abierto	35*	--	55	1.18	10.27	--	Modelo Proveedor
GLM-5.2 (FP8)	1.05M	Abierto	35	--	91	2.02	7.53	--	Modelo Proveedor
Qwen3.5 27B (FP8)	262k	Abierto	35*	--	33	3.56	79.31	60.60	Modelo Proveedor
MiniMax-M2.5 (FP8)	197k	Abierto	34*	--	51	1.71	50.27	38.84	Modelo Proveedor
Qwen3.5 397B A17B (FP8)	262k	Abierto	34	$0.23	86	2.44	45.51	37.23	Modelo Proveedor
LongCat 2.0 (FP8)	1M	Abierto	34	$0.12	42	2.65	61.87	47.37	Modelo Proveedor
GLM-5 (FP8)	205k	Abierto	33*	--	--	--	--	--	Modelo Proveedor
Qwen3.5 122B A10B (FP8)	262k	Abierto	33	$0.16	86	1.87	31.09	23.38	Modelo Proveedor
DeepSeek V3.2 (FP8)	164k	Abierto	33*	--	36	3.35	73.03	55.74	Modelo Proveedor
Qwen3.6 35B A3B (FP8)	262k	Abierto	32	$0.17	90	2.06	67.38	59.78	Modelo Proveedor
Qwen3.5 35B A3B (FP8)	262k	Abierto	30*	--	71	2.19	37.43	28.19	Modelo Proveedor
Gemma 4 31B (FP8)	262k	Abierto	30	$0.03	57	3.81	43.31	30.67	Modelo Proveedor
Step 3.5 Flash (FP8)	262k	Abierto	26*	--	65	1.79	40.37	30.87	Modelo Proveedor
DeepSeek V3.2 (FP8)	164k	Abierto	25*	--	37	3.11	16.78	--	Modelo Proveedor
Gemma 4 31B (FP8)	262k	Abierto	22	$0.04	54	3.49	12.74	--	Modelo Proveedor
Gemma 4 12B	262k	Abierto	22*	--	110	2.26	25.05	18.23	Modelo Proveedor
Qwen3.5 9B (FP8)	262k	Abierto	22	$0.18	60	2.53	44.10	33.26	Modelo Proveedor
Gemma 4 26B A4B (FP8)	262k	Abierto	20*	--	96	2.25	7.47	--	Modelo Proveedor
Seed-OSS-36B-Instruct	262k	Abierto	19*	--	28	2.97	93.63	72.53	Modelo Proveedor
GLM-4.6V	128k	Abierto	17*	--	--	--	--	--	Modelo Proveedor
GLM-4.5-Air	98.3k	Abierto	17*	--	64	2.75	42.10	31.48	Modelo Proveedor
Gemma 4 12B (Non-reasoning)	262k	Abierto	13*	--	116	2.28	6.60	--	Modelo Proveedor
GLM-4.6V	128k	Abierto	11*	--	--	--	--	--	Modelo Proveedor
Ling-flash-2.0	131k	Abierto	10*	--	83	2.24	8.26	--	Modelo Proveedor
Qwen2.5 72B (FP8)	32k	Abierto	9*	--	25	4.27	23.98	--	Modelo Proveedor
ERNIE 4.5 300B A47B	131k	Abierto	9*	--	--	--	--	--	Modelo Proveedor
Ring-flash-2.0	131k	Abierto	8*	--	--	--	--	--	Modelo Proveedor

Definiciones clave

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre SiliconFlow

El modelo más inteligente disponible en SiliconFlow es DeepSeek V4 Pro 0813 (max), con una puntuación de 53 en el Índice de Inteligencia.

El modelo más rápido en SiliconFlow por velocidad de salida es Nex-N2-Pro (FP8), con 136.0 tokens por segundo.

El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en SiliconFlow es Kimi K2.6 (FP8), con 1.18s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.

El modelo más económico en SiliconFlow por precio combinado es DeepSeek V4 Flash 0731 (max), 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 0731 (max) hasta $1.03 por 1M de tokens para GLM-5.1 (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: DeepSeek V4 Pro 0813 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), MiniMax-M3 (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), Kimi K2.6 (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Nex-N2-Pro (FP8), GLM-5.1 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), MiniMax-M2.5 (FP8), Qwen3.5 397B A17B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Gemma 4 12B, Qwen3.5 9B (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct y GLM-4.5-Air. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.

Sí, los 37 modelos en SiliconFlow 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 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.

SiliconFlow: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos

Más inteligente

Más rápido

Menor precio

Inteligencia

Velocidad

Precio