Databricks：モデルの知能、性能、料金
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
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.2 (max)Intelligence Index
モデル合計：9件
最速
GLM-5.2 (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.2 (Non-reasoning)GLM-5.3 (max)GLM-5.3-Flash出力速度
モデル合計：9件
最安料金
DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3-Flash
Qwen3 Next 80B A3B
InklingGLM-5.3 (max)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)（319 t/s）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（301 t/s）、GLM-5.2 (Non-reasoning)（276 t/s）です。
- 遅延では、GLM-5.2 (Non-reasoning)（0.82秒）、Qwen3 Next 80B A3B（0.91秒）、GLM-5.2 (max)（7.08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。
ハイライト
知能評価
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
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
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1M | オープン | 45 | $2.01 | 246 | 1.02 | 11.17 | 8.12 | |||
Kimi K3 (max) | 205k | オープン | 44 | $1.85 | 161 | 0.94 | 16.43 | 12.40 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.28 | 230 | 0.70 | 11.59 | 8.71 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | オープン | 40 | $0.34 | 301 | 1.30 | 9.60 | 6.64 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 34 | $0.87 | 319 | 0.80 | 8.65 | 6.28 | |||
Kimi K3 (low) | 1M | オープン | 30 | $0.88 | 154 | 1.00 | 17.28 | 13.02 | |||
Inkling | 1M | オープン | 26 | $0.61 | 213 | 0.99 | 12.75 | 9.41 | |||
GLM-5.2 (Non-reasoning) | 1M | オープン | 22* | -- | 276 | 0.82 | 2.63 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | オープン | 10* | -- | 102 | 0.91 | 5.82 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Databricksに関するよくある質問
Databricksが提供し、当社が追跡しているモデルは9モデルです：GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、GLM-5.2 (max)、Kimi K3 (low)、Inkling、GLM-5.2 (Non-reasoning)、Qwen3 Next 80B A3B。
Databricksで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア45のGLM-5.3 (max)です。
Databricksで出力速度が最も速いモデルは、毎秒318.6トークンのGLM-5.2 (max)です。
Databricksで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.82秒のGLM-5.2 (Non-reasoning)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Databricksでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.08のDeepSeek V4.1 Flash (max)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Databricksのモデル間では料金に最大31倍の差があり、DeepSeek V4.1 Flash (max)の100万トークンあたり$0.08から、Kimi K3 (low)の$2.31までとなっています。
はい。DatabricksはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
Databricksの9モデル中8モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Databricksの全9モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Databricksは7推論モデルを提供しています：GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、GLM-5.2 (max)、Kimi K3 (low)、Inkling。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Databricksの全9モデルがオープンウェイトです。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Databricksのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。