GMI: 모델 지능, 성능 및 가격
이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 GMI 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.
가장 높은 지능
MiMo-V2.6-Pro (BF16)
GLM-5.3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)MiMo-V2.6-Flash (BF16)Intelligence Index
총 모델 12개
가장 빠름
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)
MiniMax-M2.5 FP8
Kimi K2.7 Code (FP8)출력 속도
총 모델 12개
가장 낮은 가격
MiMo-V2.6-Flash (BF16)GLM-5.3-Flash
Hy3DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)혼합 가격(토큰 100만 개당)
총 모델 12개
GMI에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 12개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.
- GMI에서 지능이 가장 높은 모델은 MiMo-V2.6-Pro (BF16)(46), GLM-5.3 (max)(45) 및 GLM-5.3-Flash(42)입니다.
- 출력 속도가 가장 빠른 모델은 DeepSeek V4 Flash Vision (max)(217 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max)(163 t/s) 및 DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(117 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 129%입니다.
- 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Kimi K2.5 (non-reasoning)(3.02초), DeepSeek V4 Flash Vision (max)(11.60초) 및 DeepSeek V4.1 Flash (max)(14.30초)입니다.
- 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 MiMo-V2.6-Flash (BF16)($0.06), GLM-5.3-Flash($0.06) 및 Hy3($0.11)입니다. 모델별 가격은 최대 2.6배 차이 납니다.
- GMI에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 DeepSeek V4 Pro 0813 (max)(1M), DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(1M) 및 MiMo-V2.6-Pro (BF16)(1M)입니다.
지능 평가
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 vs. 가격
컨텍스트 창
컨텍스트 창
가격
Intelligence Index vs. 가격
성능 요약
출력 속도와 가격
속도
출력 속도(초당 토큰 수)로 측정
출력 속도
지연 시간
첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정
지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간
캐시 동작
캐시 적중률
작업당 비용와 캐시 적중률
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
추가 분석 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MiMo-V2.6-Pro (BF16) | 1M | 오픈 | 46 | $0.12 | 50 | 5.42 | 55.89 | 40.38 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | 오픈 | 45 | $1.42 | 83 | 3.91 | 34.01 | 24.08 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | 오픈 | 42 | $0.31 | 56 | 3.91 | 48.41 | 35.60 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | 오픈 | 39 | $0.38 | 163 | 2.10 | 17.39 | 12.24 | |||
MiMo-V2.6-Flash (BF16) | 524k | 오픈 | 38 | $0.06 | 52 | 4.38 | 52.20 | 38.26 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | 오픈 | 36 | $1.76 | 69 | 3.57 | 39.71 | 28.91 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 독점 | 35 | $0.28 | 217 | 2.44 | 13.95 | 9.21 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | 오픈 | 34 | -- | 121 | 2.84 | 23.51 | 16.53 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 34 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | 오픈 | 30 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1.05M | 오픈 | 29 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.6 FP8 | 262k | 오픈 | 27 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-5.1 (FP8) | 203k | 오픈 | 26 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | 오픈 | 26 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.7 Code (FP8) | 65.5k | 오픈 | 26 | $1.37 | 97 | 4.91 | 32.99 | 22.94 | |||
Hy3 | 262k | 오픈 | 25 | $0.07 | 89 | 3.32 | 31.52 | 22.56 | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | 오픈 | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | 오픈 | 24 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | 오픈 | 24 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Nemotron 3 Ultra | 262k | 오픈 | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | 오픈 | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.5 FP8 | 197k | 오픈 | 23* | -- | 98 | 1.97 | 27.57 | 20.48 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 197k | 오픈 | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Hy3-preview | 262k | 오픈 | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 19* | -- | 55 | 3.02 | 12.16 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | 오픈 | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (non-reasoning) | 1.05M | 오픈 | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (FP8) | 262k | 오픈 | 18 | $0.47 | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning) | 1.05M | 오픈 | 18* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262k | 오픈 | 18 | $0.31 | -- | -- | -- | -- | |||
Hy3-preview (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B (FP8) | 1.05M | 오픈 | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 164k | 오픈 | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | 오픈 | 16 | $0.32 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8 | 262k | 오픈 | 15* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | 오픈 | 15 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | 오픈 | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
주요 용어 정의
자주 묻는 질문
GMI에 관한 일반적인 질문
GMI에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 46점인 MiMo-V2.6-Pro (BF16)입니다.
GMI에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 217.2토큰을 생성하는 DeepSeek V4 Flash Vision (max)입니다.
GMI에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 3.02초인 Kimi K2.5 (non-reasoning)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
GMI에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.06인 MiMo-V2.6-Flash (BF16)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).
GMI의 모델별 가격은 최대 14배 차이 납니다. MiMo-V2.6-Flash (BF16)은 토큰 100만 개당 $0.06, Kimi K2.5 (non-reasoning)은 $0.84입니다.
예. GMI은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.
예. GMI의 모델 12개 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
예. GMI의 모델 12개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
예. GMI은 추론 모델 11개를 제공합니다: MiMo-V2.6-Pro (BF16), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash (BF16), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3 및 MiniMax-M2.5 FP8. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.
예. GMI의 모델 12개 중 11개가 오픈 웨이트 모델입니다: MiMo-V2.6-Pro (BF16), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash (BF16), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3, MiniMax-M2.5 FP8 및 Kimi K2.5 (non-reasoning).
예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.
GMI에서 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.