Fireworks：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Fireworks提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Updated
GLM-5.3-Flash
Qwen3.8 2.4T A95B
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash Vision (max)Intelligence Index
モデル合計：14件
最速
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.2 (max)GLM-5.3-Flash
MiniMax-M3出力速度
モデル合計：14件
最安料金
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：14件
Fireworksは14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。
- Fireworksで知能が上位のモデルはGLM-5.3-Flash（42）、Qwen3.8 2.4T A95B（40）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（40）です。
- 出力速度が最も速いモデルはNemotron 3.5 Lightning (BF16)（491 t/s）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（256 t/s）、GLM-5.2 (max)（232 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で175%の差があります。
- 遅延では、Kimi K2.6 (Non-reasoning)（0.79秒）、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)（4.54秒）、DeepSeek V4 Flash 0731 (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、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)（$0.04）、GLM-5.3-Flash（$0.10）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（$0.11）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3.1倍の差があります。
- Fireworks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-Flash（1M）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（1M）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（1M）です。
- Nemotron 3.5 Lightning (BF16)は出力が最も速く、料金も最も優れているため、スループットと費用を重視するアプリケーションに適しています。最高品質が必要なタスクでは、GLM-5.3-Flashが知能で首位です。
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-Flash | 1.05M | オープン | 42 | $0.30 | 180 | 1.50 | 15.38 | 11.11 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 262k | オープン | 40 | $1.87 | 109 | 1.05 | 23.96 | 18.33 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | オープン | 40 | $0.19 | 91 | 1.36 | 28.76 | 21.92 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1M | オープン | 36 | $0.60 | 89 | 1.65 | 29.71 | 22.45 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 独自 | 35 | $0.12 | 142 | 0.91 | 18.54 | 14.10 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 35 | $0.09 | 256 | 0.62 | 10.39 | 7.81 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 34 | $0.64 | 232 | 1.84 | 12.62 | 8.63 | |||
MiniMax-M3 | 524k | オープン | 30 | $0.50 | 179 | 0.97 | 14.96 | 11.20 | |||
GLM-5 | 203k | オープン | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 | 262k | オープン | 27 | -- | 73 | 0.83 | 68.49 | 60.83 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 26 | $0.52 | 122 | 0.68 | 23.10 | 18.31 | |||
Kimi K2.6 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 24* | -- | 64 | 0.79 | 8.62 | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 262k | オープン | 23 | $0.22 | 171 | 0.65 | 16.90 | 13.32 | |||
GLM-5 (Non-reasoning) | 203k | オープン | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Muse Glimmer (high) | 131k | オープン | 18 | $0.06 | 61 | 1.12 | 42.07 | 32.76 | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 164k | オープン | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) | 164k | オープン | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 262k | オープン | 14 | $0.02 | 491 | 0.47 | 5.55 | 4.07 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 262k | オープン | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B (Reasoning) | 262k | オープン | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 262k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 30B | 262k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 8B (Non-reasoning) | 41k | オープン | 6* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Fireworksに関するよくある質問
Fireworksが提供し、当社が追跡しているモデルは14モデルです：GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max)、Kimi K2.6、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code、Kimi K2.6 (Non-reasoning)、Nemotron 3 Ultra、Muse Glimmer (high)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)。
Fireworks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42のGLM-5.3-Flashです。
Fireworksで出力速度が最も速いモデルは、毎秒491.4トークンのNemotron 3.5 Lightning (BF16)です。
Fireworksで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.79秒のKimi K2.6 (Non-reasoning)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Fireworks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$0.04のNemotron 3.5 Lightning (BF16)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Fireworksのモデル間では料金に最大32倍の差があり、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)の100万トークンあたり$0.04から、Qwen3.8 2.4T A95Bの$1.18までとなっています。
はい。Fireworks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。
はい。Fireworksの全14モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Fireworksの全14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。Fireworksは13推論モデルを提供しています：GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max)、Kimi K2.6、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code、Nemotron 3 Ultra、Muse Glimmer (high)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)。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。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。
Fireworks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。