Databricks:モデルの知能、性能、料金

Databricks
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この分析は、ユースケースに最適なDatabricks提供モデルを選ぶための参考情報です。

(te)

最高の知能

Updated
#1
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max)
45
#2
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
44
#3
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash
42
#4
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)
39
#5
GLM-5.2 (max)GLM-5.2 (max)
34

Intelligence Index

モデル合計:9件

最速

#1
GLM-5.2 (max)GLM-5.2 (max)
262 t/s
#2
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash
221 t/s
#3
GLM-5.2 (non-reasoning)GLM-5.2 (non-reasoning)
214 t/s
#4
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max)
208 t/s
#5
Inkling (xhigh)Inkling (xhigh)
202 t/s

出力速度

モデル合計:9件

最安料金

#1
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)
$0.08
#2
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash
$0.10
#3
Qwen3 Next 80B A3BQwen3 Next 80B A3B
$0.26
#4
Inkling (xhigh)Inkling (xhigh)
$0.72
#5
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max)
$0.90

ブレンド料金(100万トークンあたり)

モデル合計:9件

Databricksは9モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。

  • Databricksで知能が上位のモデルはGLM-5.3 (max)(45)、Kimi K3 (max)(44)、GLM-5.3-Flash(42)です。
  • 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (max)(262 t/s)、GLM-5.3-Flash(221 t/s)、GLM-5.2 (non-reasoning)(214 t/s)です。
  • 遅延では、Qwen3 Next 80B A3B(0.94秒)、GLM-5.2 (non-reasoning)(0.96秒)、GLM-5.2 (max)(8.44秒)の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
  • 料金では、DeepSeek V4.1 Flash (max)($0.08)、GLM-5.3-Flash($0.10)、Qwen3 Next 80B A3B($0.26)の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大11.9倍の差があります。
  • Databricksで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはGLM-5.3 (max)(1M)、GLM-5.3-Flash(1M)、DeepSeek V4.1 Flash (max)(1M)です。
Updated
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

知能評価

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
もっと見る

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

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

Agentic SaaS workflows

Agentic coding & terminal use

SciCodeUnder review

Coding

Reasoning & knowledge

Professional document reasoning, All-pass

CritPtUnder review

Physics reasoning

Long context reasoning

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Agentic scientific research workflows in a terminal

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Medical long context reasoning

Intelligence Indexと料金

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウ

Context window: tokens limit · Higher is better

料金

Intelligence Indexと料金

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

性能の概要

出力速度と料金

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

速度

出力速度(1秒あたりのトークン数)で測定

出力速度

Output tokens per second · Higher is better

遅延

最初のトークンまでの時間(秒)で測定

遅延: 最初の回答トークンまでの時間

最初の回答トークン受信までの秒数 · 推論モデルの「思考」時間を含む

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

エンドツーエンド応答時間と料金

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

詳細分析
Z AIのロゴ
GLM-5.3 (max)
1M
オープン
45
$2.73
151
0.98
17.57
13.28
Kimiのロゴ
Kimi K3 (max)
205k
オープン
44
$1.85
97
0.91
26.76
20.68
Z AIのロゴ
GLM-5.3-Flash
1M
オープン
42
$0.28
138
0.83
18.93
14.48
DeepSeekのロゴ
DeepSeek V4.1 Flash (max)
1M
オープン
39
$0.34
116
1.49
23.04
17.24
Z AIのロゴ
GLM-5.2 (max)
1M
オープン
34
$0.87
230
0.84
11.72
8.70
Kimiのロゴ
Kimi K3 (low)
1M
オープン
30
$0.88
93
1.11
27.86
21.40
Thinking Machinesのロゴ
Inkling (xhigh)
1M
オープン
25
$0.61
203
1.45
13.76
9.85
Z AIのロゴ
GLM-5.2 (non-reasoning)
1M
オープン
22*
--
217
1.36
3.66
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Next 80B A3B
262k
オープン
10*
--
71
0.98
7.98
--

主要な定義

よくある質問

Databricksに関するよくある質問