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
Updated
GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Intelligence Index
モデル合計：37件
最速
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)GLM-5.2 (max) (FP8)
Gemma 4 12B (non-reasoning)出力速度
モデル合計：37件
最安料金
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3-Flash
Hy3 (FP8)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GLM-5.3-Flash（42）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（39）、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)（36）です。
- 出力速度が最も速いモデルはDeepSeek V4 Flash Vision (max)（215 t/s）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（172 t/s）、DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)（121 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で85%の差があります。
- 遅延では、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)（1.36秒）、Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8)（1.55秒）、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8)（2.35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 (high) (FP8)（$0.07）、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)（$0.07）、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 Pro (high) (FP8)（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-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.50 | 57 | 1.51 | 45.37 | 35.09 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | オープン | 39 | $0.86 | 172 | 2.05 | 16.61 | 11.65 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $1.45 | 88 | 1.70 | 30.16 | 22.77 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 独自 | 35 | $2.51 | 215 | 1.21 | 12.85 | 9.31 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 34 | $0.15 | 43 | 2.09 | 60.83 | 47.00 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 34 | $0.85 | 114 | 1.27 | 23.18 | 17.53 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 30 | -- | 52 | 1.99 | 96.40 | 84.73 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | 1.05M | オープン | 30* | -- | 51 | 1.80 | 51.13 | 39.43 | |||
 MiniMax-M3 (FP8) | 1M | オープン | 29 | $0.45 | 86 | 2.54 | 31.68 | 23.31 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | オープン | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 (FP8) | 262k | オープン | 27 | $0.61 | 27 | 1.57 | 184.71 | 164.65 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | オープン | 26 | $1.55 | 31 | 2.27 | 141.97 | 123.42 | |||
Hy3 (FP8) | 256k | オープン | 25 | $0.07 | 89 | 3.00 | 31.17 | 22.53 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | オープン | 24 | $0.12 | 123 | 1.36 | 15.51 | 10.08 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | オープン | 24* | -- | 29 | 2.40 | 19.61 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 24 | $0.10 | 43 | 1.72 | 143.19 | 129.90 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 24* | -- | 28 | 1.56 | 19.51 | -- | |||
Kimi K2.5 (FP8) | 262k | オープン | 23* | -- | 27 | 2.25 | 130.36 | 109.64 | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | オープン | 23* | -- | 24 | 3.59 | 106.30 | 82.17 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) | 1.05M | オープン | 22* | -- | 95 | 1.35 | 6.61 | -- | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 205k | オープン | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | 164k | オープン | 21* | -- | 17 | 2.61 | 147.25 | 115.71 | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | 262k | オープン | 21 | $0.36 | 36 | 3.22 | 175.12 | 157.98 | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 19* | -- | 47 | 2.00 | 55.75 | 43.00 | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | 262k | オープン | 19 | $0.15 | 72 | 2.42 | 37.30 | 27.91 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 18 | $0.32 | 111 | 1.87 | 55.04 | 48.66 | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | 262k | オープン | 17* | -- | 66 | 1.73 | 39.43 | 30.16 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8) | 164k | オープン | 16* | -- | 15 | 3.80 | 36.08 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | オープン | 16 | $0.21 | 55 | 1.75 | 47.45 | 36.56 | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 15 | $0.54 | 48 | 3.57 | 50.11 | 36.14 | |||
Gemma 4 12B | 262k | オープン | 14* | -- | 113 | 2.39 | 24.48 | 17.67 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 14* | -- | 45 | 3.56 | 14.62 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 13* | -- | 99 | 2.30 | 7.35 | -- | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | 262k | オープン | 12* | -- | 41 | 2.89 | 63.76 | 48.70 | |||
GLM-4.6V | 128k | オープン | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | オープン | 11 | $0.16 | 39 | 2.37 | 66.09 | 50.97 | |||
GLM-4.5-Air | 98.3k | オープン | 11* | -- | 73 | 2.43 | 36.57 | 27.31 | |||
Gemma 4 12B (non-reasoning) | 262k | オープン | 9* | -- | 117 | 2.39 | 6.66 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 128k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Ling-flash-2.0 | 131k | オープン | 8* | -- | 5 | 2.47 | 102.92 | -- | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | 32k | オープン | 8* | -- | 28 | 4.18 | 21.96 | -- | |||
 ERNIE 4.5 300B A47B | 131k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Ring-flash-2.0 | 131k | オープン | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
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：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)、DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6 (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、Hy3 (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (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42のGLM-5.3-Flashです。
SiliconFlowで出力速度が最も速いモデルは、毎秒214.7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、1.36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 (high) (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 (high) (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：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)、DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6 (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、Hy3 (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (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36モデルがオープンウェイトです：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)、DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6 (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、Hy3 (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (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。