Nebius: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Nebius提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
UpdatedIntelligence Index
モデル合計:27件
最速
出力速度
モデル合計:27件
最安料金
ブレンド料金(100万トークンあたり)
モデル合計:27件
Nebiusは27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。
- Nebiusで知能が上位のモデルはGLM-5.3-Flash(42)、DeepSeek V4.1 Flash (max)(39)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(34)です。
- 出力速度が最も速いモデルはMiniMax-M3 (FP8)(327 t/s)、Nemotron 3 Ultra(311 t/s)、gpt-oss-120b (low) Base(293 t/s)です。
- 遅延では、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)(0.98秒)、Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)(1.04秒)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)(1.28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)($0.08)、Nemotron 3 Nano($0.08)、Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)($0.12)の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Nebiusで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはMiniMax-M3 (FP8)(1M)、GLM-5.3-Flash(1M)、DeepSeek V4.1 Flash (max)(1M)です。
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
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
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウ
料金
Intelligence Indexと料金
性能の概要
出力速度と料金
速度
出力速度(1秒あたりのトークン数)で測定
出力速度
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
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
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) (FP4) | 1M | オープン | 45 | $8.68 | 361 | 1.52 | 8.45 | 5.54 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | オープン | 44 | $9.22 | 224 | 1.09 | 12.25 | 8.92 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | オープン | 42 | $1.19 | 204 | 2.72 | 14.95 | 9.78 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | オープン | 39 | $3.13 | 165 | 1.39 | 16.55 | 12.12 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $8.43 | 181 | 2.08 | 15.91 | 11.07 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 34 | $0.65 | 70 | 1.95 | 37.71 | 28.60 | |||
GLM-5.2 (max) (FP4) | 432k | オープン | 34 | $2.94 | 260 | 1.04 | 10.64 | 7.68 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1M | オープン | 30 | $9.70 | 166 | 1.22 | 30.63 | 26.40 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1M | オープン | 30* | -- | 156 | 1.29 | 17.23 | 12.74 | |||
Kimi K3 (low) | 1M | オープン | 30 | $5.77 | 196 | 1.12 | 13.88 | 10.21 | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 1.05M | オープン | 29 | $1.91 | 305 | 1.52 | 9.71 | 6.56 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 27 | $1.91 | 250 | 1.66 | 21.43 | 17.78 | |||
GLM-5.1 (FP8, Base) | 200k | オープン | 26 | $2.62 | 41 | 1.78 | 105.47 | 91.61 | |||
Kimi K2.7 Code (FP4) | 256k | オープン | 26 | $1.89 | 239 | 1.39 | 12.81 | 9.33 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8, Base) | 200k | オープン | 24* | -- | 41 | 1.76 | 13.99 | -- | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | 262k | オープン | 24* | -- | 250 | 1.50 | 3.51 | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 256k | オープン | 23 | $1.16 | 320 | 2.02 | 10.68 | 7.10 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4) | 432k | オープン | 22* | -- | 222 | 1.01 | 3.26 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (Base, FP4) | 262k | オープン | 21* | -- | 143 | 1.71 | 5.21 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning) | 1.05M | オープン | 21* | -- | 161 | 1.28 | 4.39 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning) | 1.05M | オープン | 20 | $4.28 | 180 | 2.19 | 4.97 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4) | 262k | オープン | 18 | $0.47 | 140 | 1.71 | 28.13 | 22.83 | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 1.05M | オープン | 13 | $0.09 | 269 | 1.04 | 10.31 | 7.42 | |||
Nemotron 3 Super | 256k | オープン | 13 | $1.64 | 207 | 1.48 | 13.57 | 9.68 | |||
Qwen3 235B 2507 | 262k | オープン | 12* | -- | 58 | 1.41 | 10.00 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) (Base) | 128k | オープン | 12 | $0.11 | 252 | 1.01 | 10.93 | 7.93 | |||
gpt-oss-120b (low) Base | 128k | オープン | 10* | -- | 242 | 0.98 | 11.30 | 8.26 | |||
Nemotron 3 Nano | 262k | オープン | 9 | $0.02 | 109 | 1.07 | 23.95 | 18.30 | |||
Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning) | 262k | オープン | 8* | -- | 48 | 1.08 | 11.41 | -- | |||
Hermes 4 405B (FP8) | 128k | オープン | 7* | -- | 38 | 2.41 | 67.41 | 52.00 | |||
Hermes 4 405B (non-reasoning) (FP8) | 128k | オープン | 7* | -- | 39 | 2.38 | 15.19 | -- | |||
Gemma 3 27B (FP8) | 110k | オープン | 5 | $0.20 | 48 | 3.07 | 13.42 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Nebiusに関するよくある質問
Nebiusが提供し、当社が追跡しているモデルは27モデルです:GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8, Base)、Kimi K2.7 Code (FP4)、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8, Base)、Kimi K2.6 (non-reasoning)、Nemotron 3 Ultra、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (Base, FP4)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)、Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)、Nemotron 3 Super、Qwen3 235B 2507、gpt-oss-120b (high) (Base)、gpt-oss-120b (low) Base、Nemotron 3 Nano、Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)、Hermes 4 405B (FP8)、Hermes 4 405B (non-reasoning) (FP8)、Gemma 3 27B (FP8)。
Nebius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。
Nebiusで出力速度が最も速いモデルは、毎秒327.1トークンのMiniMax-M3 (FP8)です。
Nebiusで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.98秒のGLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Nebius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)。
Nebiusのモデル間では料金に最大25倍の差があり、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)の100万トークンあたり$0.08から、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)の$1.93までとなっています。
はい。Nebius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。Nebiusの全27モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Nebiusの全27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。Nebiusは18推論モデルを提供しています:GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8, Base)、Kimi K2.7 Code (FP4)、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)、Nemotron 3 Super、gpt-oss-120b (high) (Base)、gpt-oss-120b (low) Base、Nemotron 3 Nano、Hermes 4 405B (FP8)。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。Nebiusの全27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。
Nebius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。