CoreWeave에서 어떤 모델을 제공하나요?

CoreWeave에서 추적 중인 모델 28개를 제공합니다: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3 (NVFP4), Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), Kimi K2.6 (non-reasoning), Nemotron 3 Ultra, DeepSeek V4 Pro (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), DeepSeek V3.1 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), Nemotron 3.5 Lightning (BF16), gpt-oss-120b (high), Granite 4.2 8B, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low), gpt-oss-20b (high), Llama 3.3 70B 및 Llama 3.1 8B.

Artificial Analysis

CoreWeave: 모델 지능, 성능 및 가격

CoreWeave

이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 CoreWeave 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

Updated

GLM-5.3-Flash

DeepSeek V4.1 Flash (max)

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

GLM-5.2 (max)

Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8)

Intelligence Index

총 모델 28개

가장 빠름

Nemotron 3.5 Lightning (BF16)

375 t/s

Nemotron 3 Ultra

321 t/s

Kimi K2.7 Code

288 t/s

DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)

257 t/s

GLM-5.2 (max)

237 t/s

출력 속도

총 모델 28개

가장 낮은 가격

gpt-oss-20b (low)

$0.04

gpt-oss-20b (high)

$0.04

gpt-oss-120b (high)

$0.04

gpt-oss-120b (low)

$0.04

Granite 4.2 8B

$0.07

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 28개

CoreWeave에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 28개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

CoreWeave에서 지능이 가장 높은 모델은 GLM-5.3-Flash(42), DeepSeek V4.1 Flash (max)(39) 및 DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(34)입니다.
출력 속도가 가장 빠른 모델은 Nemotron 3.5 Lightning (BF16)(375 t/s), Nemotron 3 Ultra(321 t/s) 및 Kimi K2.7 Code(288 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 58%입니다.
첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)(0.56초), Llama 3.1 8B(0.66초) 및 Llama 3.3 70B(0.85초)입니다.
토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 gpt-oss-20b (low)($0.04), gpt-oss-20b (high)($0.04) 및 gpt-oss-120b (high)($0.04)입니다.
CoreWeave에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 GLM-5.3-Flash(1M), DeepSeek V4.1 Flash (max)(1M) 및 DeepSeek V4 Pro (max)(1M)입니다.

Updated

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

속도

Output tokens per second · Higher is better

가격

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

SciCodeUnder review

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

CritPtUnder review

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

MLCR-AA

Medical long context reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Intelligence Index vs. 가격

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

컨텍스트 창

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

가격

Intelligence Index vs. 가격

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

성능 요약

출력 속도와 가격

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

출력 속도

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간

첫 답변 토큰 수신까지의 초 · 추론 모델의 ‘생각’ 시간 포함

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

캐시 동작

캐시 적중률

캐시 가능한 입력 토큰 중 캐시에서 제공된 비율 · 최근 4주 중앙값, 2026년 9월 26일 갱신

The share of cacheable input tokens served from the provider's prompt cache, measured during multi-turn agentic coding sessions. We regularly measure each endpoint and report a representative rate based on recent measurements. Higher values mean more of the input is billed at the cheaper cache-hit price, where the provider offers one, which lowers the effective cost of agentic workloads. For further details, see our methodology page.

작업당 비용와 캐시 적중률

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Cache hit rate: median of the last four weeks, updated Sep 26, 2026

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

종단 간 응답 시간과 가격

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).


									추가 분석
GLM-5.3-Flash	1M	오픈	42	$0.65	180	1.56	15.43	11.09	모델 제공업체
DeepSeek V4.1 Flash (max)	1M	오픈	39	$1.03	228	0.92	11.89	8.78	모델 제공업체
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	262k	오픈	34	$0.44	127	1.59	21.32	15.78	모델 제공업체
GLM-5.2 (max)	262k	오픈	34	$0.70	237	1.10	11.63	8.42	모델 제공업체
Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8)	262k	오픈	34	$0.92	62	1.63	41.71	32.06	모델 제공업체
DeepSeek V4 Pro (max)	1M	오픈	30	$2.00	151	1.19	33.46	28.96	모델 제공업체
MiniMax-M3 (NVFP4)	262k	오픈	29	--	83	1.33	31.38	24.04	모델 제공업체
GLM-5 (FP8)	200k	오픈	28*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
Kimi K2.6	262k	오픈	27	$1.11	205	1.04	25.20	21.72	모델 제공업체
Kimi K2.7 Code	262k	오픈	26	$0.83	286	0.94	10.48	7.79	모델 제공업체
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)	1M	오픈	25	$0.70	253	0.86	2.84	--	모델 제공업체
Kimi K2.6 (non-reasoning)	262k	오픈	24*	--	173	1.04	3.93	--	모델 제공업체
Nemotron 3 Ultra	262k	오픈	23	$0.51	290	0.92	10.48	7.84	모델 제공업체
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)	1M	오픈	21*	--	162	1.24	4.32	--	모델 제공업체
Qwen3.6 35B A3B (FP8)	262k	오픈	18	$0.31	172	0.98	35.27	31.38	모델 제공업체
Gemma 4 26B A4B	262k	오픈	17*	--	92	0.59	27.67	21.66	모델 제공업체
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)	262k	오픈	15*	--	177	0.98	3.81	--	모델 제공업체
Gemma 4 31B	262k	오픈	15	$0.07	48	1.88	48.06	35.85	모델 제공업체
Gemma 4 31B (non-reasoning)	262k	오픈	14*	--	58	1.92	10.54	--	모델 제공업체
DeepSeek V3.1 (non-reasoning)	128k	오픈	14*	--	69	1.27	8.49	--	모델 제공업체
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)	262k	오픈	13*	--	95	0.55	5.80	--	모델 제공업체
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)	262k	오픈	13	$0.10	375	0.56	7.23	5.33	모델 제공업체
gpt-oss-120b (high)	131k	오픈	12	$0.02	41	1.18	62.03	48.68	모델 제공업체
Granite 4.2 8B	131k	오픈	11	$0.05	102	0.72	25.33	19.68	모델 제공업체
gpt-oss-120b (low)	131k	오픈	10*	--	39	1.23	64.68	50.76	모델 제공업체
gpt-oss-20b (low)	131k	오픈	10*	--	205	0.54	12.73	9.76	모델 제공업체
gpt-oss-20b (high)	131k	오픈	9	$0.01	197	0.55	13.25	10.16	모델 제공업체
Llama 3.3 70B	128k	오픈	8*	--	82	0.84	6.91	--	모델 제공업체
Llama 3.1 8B	128k	오픈	7*	--	141	0.66	4.21	--	모델 제공업체

주요 용어 정의

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

자주 묻는 질문

CoreWeave에 관한 일반적인 질문

CoreWeave에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 42점인 GLM-5.3-Flash입니다.

CoreWeave에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 375.0토큰을 생성하는 Nemotron 3.5 Lightning (BF16)입니다.

CoreWeave에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.56초인 Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

CoreWeave에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.04인 gpt-oss-20b (low)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

CoreWeave의 모델별 가격은 최대 18배 차이 납니다. gpt-oss-20b (low)은 토큰 100만 개당 $0.04, Llama 3.3 70B은 $0.71입니다.

예. CoreWeave은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.

예. CoreWeave의 모델 28개 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

예. CoreWeave의 모델 28개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. CoreWeave은 추론 모델 19개를 제공합니다: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3 (NVFP4), Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, Nemotron 3 Ultra, Qwen3.6 35B A3B (FP8), Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 31B, Nemotron 3.5 Lightning (BF16), gpt-oss-120b (high), Granite 4.2 8B, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low) 및 gpt-oss-20b (high). 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.

예. CoreWeave의 모델 28개 모두 오픈 웨이트 모델입니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

CoreWeave에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.

CoreWeave: 모델 지능, 성능 및 가격

가장 높은 지능

가장 빠름

가장 낮은 가격

지능

속도

가격

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Index vs. 가격

Price-Quality Variance

컨텍스트 창

컨텍스트 창

Context Window for RAG

Context Window

가격

Intelligence Index vs. 가격

Price-Quality Variance

성능 요약

출력 속도와 가격

Output Speed

Price

속도

출력 속도

Output Speed

Model Performance Representation

지연 시간

지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간

Time to First Answer Token

캐시 동작

캐시 적중률

What Cache Hit Rate Shows

작업당 비용와 캐시 적중률

Cost per Intelligence Index Task

종단 간 응답 시간

종단 간 응답 시간과 가격

Price

주요 용어 정의

Context Window

자주 묻는 질문

CoreWeave에서 어떤 모델을 제공하나요?

CoreWeave에서 지능이 가장 높은 모델은 무엇인가요?

CoreWeave에서 가장 빠른 모델은 무엇인가요?

CoreWeave에서 지연 시간이 가장 짧은 모델은 무엇인가요?

CoreWeave에서 가장 저렴한 모델은 무엇인가요?

CoreWeave의 모델별 가격 차이는 얼마나 되나요?

CoreWeave은 OpenAI와 호환되나요?

CoreWeave은 JSON 모드를 지원하나요?

CoreWeave은 함수 호출을 지원하나요?

CoreWeave은 추론 모델을 제공하나요?

CoreWeave은 오픈 웨이트 모델을 제공하나요?

CoreWeave의 성능은 시간에 따라 달라지나요?

CoreWeave에서 모델을 어떻게 선택해야 하나요?