SiliconFlow：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SiliconFlow提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
MiniMax-M3.1-Flash
GLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)Intelligence Index
モデル合計：37件
最速
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)GLM-5.2 (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash (max)
Qwen3.6 35B A3B (FP8)出力速度
モデル合計：37件
最安料金
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-Flashブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：37件
SiliconFlowは37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。
- SiliconFlowで知能が上位のモデルはDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（45）、MiniMax-M3.1-Flash（43）、GLM-5.3-Flash（42）です。
- 出力速度が最も速いモデルはDeepSeek V4 Flash Vision (max)（170 t/s）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（135 t/s）、GLM-5.2 (max) (FP8)（127 t/s）です。
- 遅延では、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)（1.24秒）、Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8)（1.58秒）、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)（1.85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、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)（$0.07）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（$0.09）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（$0.09）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- SiliconFlow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-5.2 (max) (FP8)（1M）、DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)（1M）、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)（1M）です。
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, 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
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
キャッシュ動作
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
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | オープン | 45 | $0.83 | 165 | 1.98 | 17.12 | 12.11 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.50 | 57 | 1.81 | 46.02 | 35.37 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | オープン | 39 | $0.86 | 121 | 1.81 | 22.47 | 16.53 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $1.45 | 66 | 1.52 | 39.16 | 30.11 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 独自 | 35 | $2.51 | 204 | 1.36 | 13.61 | 9.80 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 34 | $0.15 | 92 | 1.99 | 29.27 | 21.83 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 34 | $0.85 | 117 | 1.23 | 22.65 | 17.14 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 30 | -- | 46 | 1.68 | 107.88 | 95.31 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | 1.05M | オープン | 30* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 1M | オープン | 29 | $0.45 | 86 | 1.54 | 30.74 | 23.37 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | オープン | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 (FP8) | 262k | オープン | 27 | $0.61 | 28 | 1.56 | 179.22 | 159.72 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | オープン | 26 | $1.55 | 72 | 2.01 | 61.86 | 52.87 | |||
 Hy3 (FP8) | 256k | オープン | 25 | $0.07 | 92 | 3.00 | 30.10 | 21.67 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | オープン | 24 | $0.12 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | オープン | 24* | -- | 64 | 1.86 | 9.62 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 24 | $0.10 | 53 | 1.37 | 116.65 | 105.85 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 24* | -- | 29 | 1.59 | 18.91 | -- | |||
Kimi K2.5 (FP8) | 262k | オープン | 23* | -- | 27 | 2.24 | 129.15 | 108.62 | |||
Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | オープン | 23* | -- | 26 | 3.26 | 100.36 | 77.68 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) | 1.05M | オープン | 22* | -- | 100 | 1.22 | 6.20 | -- | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 205k | オープン | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | 164k | オープン | 21* | -- | 18 | 2.68 | 139.63 | 109.56 | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | 262k | オープン | 21 | $0.36 | 36 | 3.20 | 175.52 | 158.37 | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 19* | -- | 68 | 1.36 | 37.89 | 29.22 | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | 262k | オープン | 19 | $0.15 | 76 | 2.69 | 35.46 | 26.21 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 18 | $0.32 | 130 | 1.20 | 46.46 | 41.41 | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | 262k | オープン | 17* | -- | 72 | 1.63 | 36.14 | 27.61 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8) | 164k | オープン | 16* | -- | 19 | 2.76 | 28.56 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | オープン | 16 | $0.21 | 68 | 1.71 | 38.25 | 29.23 | |||
 Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 15 | $0.54 | 8 | 3.44 | 269.60 | 206.64 | |||
Gemma 4 12B | 262k | オープン | 14* | -- | 120 | 2.27 | 23.15 | 16.70 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 14* | -- | 8 | 3.34 | 65.71 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 13* | -- | 16 | 2.27 | 33.65 | -- | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | 262k | オープン | 12* | -- | 38 | 2.92 | 68.71 | 52.63 | |||
GLM-4.6V | 128k | オープン | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | オープン | 11 | $0.16 | 25 | 2.38 | 102.88 | 80.39 | |||
GLM-4.5-Air | 98.3k | オープン | 11* | -- | 74 | 2.44 | 36.22 | 27.03 | |||
Gemma 4 12B (non-reasoning) | 262k | オープン | 9* | -- | 119 | 2.20 | 6.40 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 128k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Ling-flash-2.0 | 131k | オープン | 8* | -- | 5 | 2.48 | 102.11 | -- | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | 32k | オープン | 8* | -- | 30 | 4.27 | 20.94 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
SiliconFlowに関するよくある質問
SiliconFlowが提供し、当社が追跡しているモデルは37モデルです：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6 (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、Hy3 (FP8)、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8)、Kimi K2.5 (FP8)、Qwen3.5 27B (FP8)、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.2 (FP8)、Qwen3.6 27B (FP8)、Qwen3.5 35B A3B (FP8)、LongCat 2.0 (FP8)、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、Step 3.5 Flash (FP8)、DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 122B A10B (FP8)、Gemma 4 31B (FP8)、Gemma 4 12B、Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8)、Seed-OSS-36B-Instruct、Qwen3.5 9B (FP8)、GLM-4.5-Air、Gemma 4 12B (non-reasoning)、Ling-flash-2.0、Qwen2.5 72B (FP8)。
SiliconFlow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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)です。
SiliconFlowで出力速度が最も速いモデルは、毎秒170.3トークンのDeepSeek V4 Flash Vision (max)です。
SiliconFlowで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、1.24秒のGLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
SiliconFlow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$0.07のDeepSeek V4 Flash (max) (FP8)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
SiliconFlowのモデル間では料金に最大14倍の差があり、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)の100万トークンあたり$0.07から、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)の$1.03までとなっています。
はい。SiliconFlow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。
SiliconFlowの37モデル中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。SiliconFlowの全37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。SiliconFlowは28推論モデルを提供しています：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6 (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、Hy3 (FP8)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、Kimi K2.5 (FP8)、Qwen3.5 27B (FP8)、DeepSeek V3.2 (FP8)、Qwen3.6 27B (FP8)、Qwen3.5 35B A3B (FP8)、LongCat 2.0 (FP8)、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、Step 3.5 Flash (FP8)、Qwen3.5 122B A10B (FP8)、Gemma 4 31B (FP8)、Gemma 4 12B、Seed-OSS-36B-Instruct、Qwen3.5 9B (FP8)、GLM-4.5-Air。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。SiliconFlowの37モデル中35モデルがオープンウェイトです：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6 (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、Hy3 (FP8)、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8)、Kimi K2.5 (FP8)、Qwen3.5 27B (FP8)、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.2 (FP8)、Qwen3.6 27B (FP8)、Qwen3.5 35B A3B (FP8)、LongCat 2.0 (FP8)、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、Step 3.5 Flash (FP8)、DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 122B A10B (FP8)、Gemma 4 31B (FP8)、Gemma 4 12B、Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8)、Seed-OSS-36B-Instruct、Qwen3.5 9B (FP8)、GLM-4.5-Air、Gemma 4 12B (non-reasoning)、Ling-flash-2.0、Qwen2.5 72B (FP8)。
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。
SiliconFlow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。