SambaNova：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SambaNova提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Updated
MiniMax-M3
Gemma 4 31BGemma 4 31B (non-reasoning)
DeepSeek V3.1 (non-reasoning)DeepSeek V3.1Intelligence Index
モデル合計：8件
最速
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)
Llama 3.3 70BGemma 4 31B (non-reasoning)Gemma 4 31B出力速度
モデル合計：8件
最安料金
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)Gemma 4 31BGemma 4 31B (non-reasoning)Llama 3.3 70Bブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：8件
SambaNovaは8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。
- SambaNovaで知能が上位のモデルはMiniMax-M3（29）、Gemma 4 31B（15）、Gemma 4 31B (non-reasoning)（14）です。
- 出力速度が最も速いモデルはgpt-oss-120b (low)（746 t/s）、gpt-oss-120b (high)（706 t/s）、Llama 3.3 70B（274 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で269%の差があります。
- 遅延では、Llama 3.3 70B（2.12秒）、Gemma 4 31B (non-reasoning)（2.86秒）、DeepSeek V3.1 (non-reasoning)（3.69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、gpt-oss-120b (high)（$0.26）、gpt-oss-120b (low)（$0.26）、Gemma 4 31B（$0.46）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2.6倍の差があります。
- SambaNova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（1M）、Gemma 4 31B（131k）、Gemma 4 31B (non-reasoning)（131k）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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MiniMax-M3 | 1.05M | オープン | 29 | $3.83 | 52 | 4.21 | 52.64 | 38.74 | |||
MiniMax-M2.7 | 197k | オープン | 23 | $0.33 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 8.19k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 8.19k | オープン | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 Terminus | 131k | オープン | 15 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 131k | オープン | 15 | $0.28 | 199 | 7.61 | 18.84 | 8.72 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) | 128k | オープン | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 131k | オープン | 14* | -- | 192 | 2.28 | 4.88 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 131k | オープン | 14* | -- | 185 | 3.02 | 5.72 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | オープン | 13* | -- | 115 | 3.03 | 24.84 | 17.45 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 12 | $0.15 | 699 | 2.14 | 5.71 | 2.86 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 850 | 1.32 | 4.26 | 2.35 | |||
 Qwen3 32B | 32.8k | オープン | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 Distill Llama 70B | 131k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | オープン | 8* | -- | 228 | 2.97 | 5.16 | -- | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | 32.8k | オープン | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
SambaNovaに関するよくある質問
SambaNovaが提供し、当社が追跡しているモデルは8モデルです：MiniMax-M3、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、DeepSeek V3.1 (non-reasoning)、DeepSeek V3.1、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)、Llama 3.3 70B。
SambaNova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29のMiniMax-M3です。
SambaNovaで出力速度が最も速いモデルは、毎秒745.7トークンのgpt-oss-120b (low)です。
SambaNovaで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、2.12秒のLlama 3.3 70Bです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
SambaNova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$0.26のgpt-oss-120b (high)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
SambaNovaのモデル間では料金に最大12倍の差があり、gpt-oss-120b (high)の100万トークンあたり$0.26から、DeepSeek V3.1の$3.15までとなっています。
はい。SambaNova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。SambaNovaの全8モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。SambaNovaの全8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。SambaNovaは5推論モデルを提供しています：MiniMax-M3、Gemma 4 31B、DeepSeek V3.1、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)。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。SambaNovaの全8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。
SambaNova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。