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
Updated
GLM-5.3 (max) (FP4)
Kimi K3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Intelligence Index
モデル合計：30件
最速
Nemotron 3 SuperGLM-5.3 (max) (FP4)GLM-5.2 (max) (FP4)Nemotron 3 Ultra
MiniMax-M3 (FP8)出力速度
モデル合計：30件
最安料金
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)Nemotron 3 Nano
Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning)
Gemma 3 27B (FP8)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：30件
Nebiusは30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 (max) (FP4)（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Nemotron 3 Super（383 t/s）、GLM-5.3 (max) (FP4)（369 t/s）、GLM-5.2 (max) (FP4)（336 t/s）です。
- 遅延では、GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP4)（1.04秒）、Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning)（1.14秒）、DeepSeek V4 Pro (Non-reasoning)（1.31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）、Kimi K3 (max)（1M）、DeepSeek V4 Pro 0813 (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) (FP4) | 1M | オープン | 45 | $8.68 | 373 | 1.97 | 8.68 | 5.37 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | オープン | 44 | $9.22 | 186 | 1.57 | 15.01 | 10.76 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $1.19 | 285 | 0.54 | 9.32 | 7.03 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $8.43 | 69 | 2.41 | 38.77 | 29.09 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 35 | $0.65 | 307 | 2.09 | 10.23 | 6.51 | |||
GLM-5.2 (max) (FP4) | 432k | オープン | 34 | $2.94 | 340 | 1.07 | 8.42 | 5.88 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 31* | -- | 228 | 2.01 | 23.68 | 19.48 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1M | オープン | 31 | $9.70 | 115 | 1.32 | 43.77 | 38.09 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1M | オープン | 30* | -- | 119 | 1.30 | 22.17 | 16.69 | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 1.05M | オープン | 30 | $1.91 | 315 | 1.85 | 9.78 | 6.35 | |||
GLM-5.1 (FP8, Base) | 200k | オープン | 26 | $2.62 | 34 | 1.86 | 129.14 | 112.45 | |||
Kimi K2.7 Code (FP4) | 256k | オープン | 26 | $1.89 | 221 | 1.80 | 14.17 | 10.10 | |||
GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8, Base) | 200k | オープン | 24* | -- | 33 | 1.87 | 16.87 | -- | |||
Kimi K2.6 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 24* | -- | 227 | 1.93 | 4.14 | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 256k | オープン | 23 | $1.16 | 319 | 2.38 | 11.07 | 7.13 | |||
GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP4) | 432k | オープン | 22* | -- | 256 | 1.04 | 2.99 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) (Base, FP4) | 262k | オープン | 21* | -- | 140 | 2.05 | 5.63 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (Non-reasoning) | 1.05M | オープン | 21* | -- | 109 | 1.31 | 5.92 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4) | 262k | オープン | 19 | $0.47 | 139 | 2.06 | 28.64 | 22.97 | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 1.05M | オープン | 14 | $0.09 | 266 | 1.11 | 10.50 | 7.51 | |||
Nemotron 3 Super | 256k | オープン | 14 | $1.64 | 376 | 1.82 | 8.47 | 5.32 | |||
 gpt-oss-120b (high) (Base) | 128k | オープン | 12 | $0.11 | 302 | 1.02 | 9.30 | 6.62 | |||
Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 12* | -- | 95 | 1.38 | 6.64 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) Base | 128k | オープン | 10* | -- | 297 | 1.02 | 9.44 | 6.74 | |||
Nemotron 3 Nano | 262k | オープン | 9 | $0.02 | 231 | 1.11 | 11.93 | 8.65 | |||
 Llama 3.3 70B Base | 128k | オープン | 8* | -- | 4 | 16.43 | 142.22 | -- | |||
Qwen3 30B A3B 2507 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 8* | -- | 39 | 1.15 | 13.98 | -- | |||
 Hermes 4 405B (FP8) | 128k | オープン | 7* | -- | 44 | 2.52 | 59.95 | 45.94 | |||
Hermes 4 405B (Non-reasoning) (FP8) | 128k | オープン | 7* | -- | 43 | 2.41 | 14.05 | -- | |||
Gemma 3 27B (FP8) | 110k | オープン | 5 | $0.20 | 67 | 1.77 | 9.27 | -- | |||
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30モデルです：GLM-5.3 (max) (FP4)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3 (FP8)、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、gpt-oss-120b (high) (Base)、Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)、gpt-oss-120b (low) Base、Nemotron 3 Nano、Llama 3.3 70B Base、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45のGLM-5.3 (max) (FP4)です。
Nebiusで出力速度が最も速いモデルは、毎秒383.1トークンのNemotron 3 Super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、1.04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54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、Kimi K3 (max)の$4.20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30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30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20推論モデルを提供しています：GLM-5.3 (max) (FP4)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3 (FP8)、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30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。