Multiverse Computing：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Multiverse Computing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 (max)GLM-5.2 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Quasar 438B (max)Intelligence Index
モデル合計：9件
最速
HyperNova 60B 2605 (high)Qwen3.8 27BQwen3.8 27B (low)Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)出力速度
モデル合計：9件
最安料金
HyperNova 60B 2605 (high)
Mistral Small 3.1Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：9件
Multiverse Computing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。
- Multiverse Computingで知能が上位のモデルはGLM-5.3 (max)（45）、GLM-5.2 (max)（34）、Qwen3.8 27B (xhigh)（34）です。
- 出力速度が最も速いモデルはHyperNova 60B 2605 (high)（349 t/s）、Qwen3.8 27B（223 t/s）、Qwen3.8 27B (low)（196 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で81%の差があります。
- 遅延では、Qwen3.8 27B（0.89秒）、Mistral Small 3.1（1.31秒）、HyperNova 60B 2605 (high)（6.37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、HyperNova 60B 2605 (high)（$0.05）、Mistral Small 3.1（$0.12）、Qwen3.8 27B (xhigh)（$0.56）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11.2倍の差があります。
- Multiverse Computing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-5.2 (max)（1M）、Quasar 438B (max)（1M）です。
- HyperNova 60B 2605 (high)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 (max)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 (max) | 1M | オープン | 45 | $6.82 | 111 | 0.76 | 23.21 | 17.96 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 39* | -- | 94 | 0.86 | 27.32 | 21.17 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | オープン | 34 | $1.98 | 180 | 0.91 | 14.76 | 11.08 | |||
Qwen3.8 27B (medium) | 262k | オープン | 28 | $2.36 | 178 | 0.89 | 14.95 | 11.24 | |||
Quasar 438B (max) | 1M | 独自 | 27 | $2.02 | 180 | 0.99 | 14.90 | 11.13 | |||
Qwen3.8 27B (low) | 262k | オープン | 26 | $2.19 | 175 | 0.94 | 15.25 | 11.45 | |||
Qwen3.8 27B | 262k | オープン | 22* | -- | 206 | 0.94 | 3.36 | -- | |||
HyperNova 60B 2605 (high) | 131k | オープン | 12* | -- | 361 | 0.60 | 7.53 | 5.55 | |||
Mistral Small 3.1 | 128k | オープン | 7 | $0.04 | 70 | 1.06 | 8.17 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Multiverse Computingに関するよくある質問
Multiverse Computing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)、GLM-5.2 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Quasar 438B (max)、Qwen3.8 27B (low)、Qwen3.8 27B、HyperNova 60B 2605 (high)、Mistral Small 3.1。
Multiverse Computing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。
Multiverse Computingで出力速度が最も速いモデルは、毎秒348.7トークンのHyperNova 60B 2605 (high)です。
Multiverse Computingで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.89秒のQwen3.8 27Bです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Multiverse Computing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$0.05のHyperNova 60B 2605 (high)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Multiverse Computingのモデル間では料金に最大27倍の差があり、HyperNova 60B 2605 (high)の100万トークンあたり$0.05から、GLM-5.2 (max)の$1.34までとなっています。
はい。Multiverse Computing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。Multiverse Computingの全9モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Multiverse Computing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。Multiverse Computingは7推論モデルを提供しています：GLM-5.3 (max)、GLM-5.2 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Quasar 438B (max)、Qwen3.8 27B (low)、HyperNova 60B 2605 (high)。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。Multiverse Computingの9モデル中8モデルがオープンウェイトです：GLM-5.3 (max)、GLM-5.2 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Qwen3.8 27B (low)、Qwen3.8 27B、HyperNova 60B 2605 (high)、Mistral Small 3.1。
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。
Multiverse Computing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。