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
Kimi K3.1 Pro
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max) (FP4)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashIntelligence Index
モデル合計：27件
最短のタスク時間
Beam 1.0 (NVFP4)
Qwen3.8 27B (non-reasoning) (FP4)
Nemotron 3 UltraKimi K3 (low)Qwen3.8 27B (xhigh) (FP4)Intelligence Index タスクあたりの時間（分）
モデル合計：27件
最安料金
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)Nemotron 3 NanoMiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-Flash
Gemma 3 27B (FP8)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Kimi K3.1 Pro（46）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（33）、GLM-5.3 (max) (FP4)（32）です。
- タスクあたりの時間では、Beam 1.0 (NVFP4)（1.9分）、Qwen3.8 27B (non-reasoning) (FP4)（2.4分）、Nemotron 3 Ultra（4.1分）がNebiusでIntelligence Indexのタスクを最も速く完了します。 モデル間でタスクあたりの時間の差は大きく、最も遅いモデルは最も速いモデルの3.0倍の時間がかかります。
- 遅延では、gpt-oss-120b (low) Base（1.35秒）、Qwen3.8 27B (non-reasoning) (FP4)（1.65秒）、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)（1.86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）、MiniMax-M3.1-Flash（$0.10）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）、Kimi K3.1 Pro（1M）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（1M）です。
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Indexと料金
料金
Intelligence Index タスクあたりのコスト
Intelligence Indexと料金
速度
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
Intelligence Indexのタスクあたりの時間
品質
Endpoint Accuracy Index
遅延
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
最初の回答トークンまでの時間
信頼性
測定したすべての単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードで、エンドポイントが失敗したリクエストの割合
エンドポイントのエラー率
キャッシュ
キャッシュヒット率
タスクあたりのコストとキャッシュヒット率
詳細分析 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3.1 Pro | 46 | $4.38 | 11.7 | 62.63 | 2.3% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 33 | $3.27 | 20.9 | 67.50 | 0.0% | 1M | オープン | |||
GLM-5.3 (max) (FP4) | 32 | $4.92 | 17.0 | 41.49 | 0.8% | 1M | オープン | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 29 | $1.01 | 13.5 | 30.79 | 0.0% | 1M | オープン | |||
GLM-5.3-Flash | 28 | $0.95 | 17.8 | 54.88 | 0.7% | 1M | オープン | |||
 Muse Spark Open (xhigh) (FP4) | 25 | $1.61 | 8.5 | 14.58 | 1.4% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 23 | $13.43 | 18.7 | 48.29 | 0.7% | 1M | オープン | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) (FP4) | 20 | $1.98 | 6.0 | 18.30 | 1.7% | 262k | オープン | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 19 | $1.30 | 7.5 | 5.45 | 0.0% | 1M | オープン | |||
Beam 1.0 (NVFP4) | 18 | $0.65 | 1.9 | 5.62 | 0.0% | 1M | オープン | |||
Kimi K3 (low) | 17 | $1.81 | 7.7 | 63.90 | 11.9% | 1M | オープン | |||
Nemotron 3.5 Super VL | 14 | $0.84 | 9.6 | 17.32 | 2.8% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning) | 13 | $6.52 | 15.5 | 2.99 | 0.0% | 1M | オープン | |||
Nemotron 3 Ultra | 12 | $3.81 | 4.3 | 4.84 | 0.0% | 256k | オープン | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) (FP4) | 10 | $2.33 | 2.4 | 1.67 | 0.0% | 262k | オープン | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 6 | $0.32 | 6.1 | 20.10 | 0.0% | 1M | オープン | |||
 gpt-oss-120b (high) (Base) | 4 | $0.35 | 5.9 | 13.59 | 8.7% | 128k | オープン | |||
Gemma 3 27B (FP8) | -- | -- | -- | 15.90 | 0.0% | 110k | オープン | |||
Nemotron 3 Super | -- | -- | -- | 8.25 | 2.2% | 256k | オープン | |||
Nemotron 3 Nano | -- | -- | -- | 7.66 | 1.3% | 262k | オープン | |||
Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.83 | 0.0% | 262k | オープン | |||
 Hermes 4 405B (FP8) | -- | -- | -- | 18.55 | 2.6% | 128k | オープン | |||
gpt-oss-120b (low) Base | -- | -- | -- | 1.38 | 6.7% | 128k | オープン | |||
Hermes 4 405B (non-reasoning) (FP8) | -- | -- | -- | 5.13 | 1.6% | 128k | オープン | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4) | -- | -- | -- | 1.61 | 0.0% | 432k | オープン | |||
GLM-5.2 (max) (FP4) | -- | -- | -- | 20.76 | 0.0% | 432k | オープン | |||
Kimi K3 (max) | -- | -- | -- | 67.23 | 2.9% | 1M | オープン | |||
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：Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max) (FP4)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、Muse Spark Open (xhigh) (FP4)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh) (FP4)、MiniMax-M3 (FP8)、Beam 1.0 (NVFP4)、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning)、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.8 27B (non-reasoning) (FP4)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)、gpt-oss-120b (high) (Base)、Gemma 3 27B (FP8)、Nemotron 3 Super、Nemotron 3 Nano、Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)、Hermes 4 405B (FP8)、gpt-oss-120b (low) Base、Hermes 4 405B (non-reasoning) (FP8)、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)、GLM-5.2 (max) (FP4)、Kimi K3 (max)。
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46のKimi K3.1 Proです。
Nebiusでタスクあたりの時間が最短のモデルは、Intelligence Indexのタスクあたり1.9分のBeam 1.0 (NVFP4)です。タスクあたりの時間は、タスクあたりの出力トークン数をエンドツーエンドの出力速度で割った値で、短いほどタスクが早く完了します。
Nebiusで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、1.35秒のgpt-oss-120b (low) Base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$0.078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29.6倍の差があり、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)の100万トークンあたり$0.078から、Kimi K3 (max)の$2.31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21推論モデルを提供しています：Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max) (FP4)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、Muse Spark Open (xhigh) (FP4)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh) (FP4)、MiniMax-M3 (FP8)、Beam 1.0 (NVFP4)、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3 Ultra、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)、gpt-oss-120b (high) (Base)、Nemotron 3 Super、Nemotron 3 Nano、Hermes 4 405B (FP8)、gpt-oss-120b (low) Base、GLM-5.2 (max) (FP4)、Kimi K3 (max)。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）、タスクあたりの時間（Intelligence Indexのタスクを完了する速さ）、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。