Multiverse Computing: 모델 지능, 성능 및 가격

Multiverse Computing

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

가장 높은 지능

Updated

GLM-5.3 (max)

GLM-5.2 (max)

Qwen3.8 27B (xhigh)

Qwen3.8 27B (medium)

Quasar 438B (max)

Intelligence Index

총 모델 9개

가장 빠름

HyperNova 60B 2605 (high)

351 t/s

Qwen3.8 27B

223 t/s

Qwen3.8 27B (low)

196 t/s

Qwen3.8 27B (xhigh)

195 t/s

Qwen3.8 27B (medium)

192 t/s

출력 속도

총 모델 9개

가장 낮은 가격

HyperNova 60B 2605 (high)

$0.05

Mistral Small 3.1

$0.12

Qwen3.8 27B (xhigh)

$0.56

Qwen3.8 27B (medium)

$0.56

Qwen3.8 27B (low)

$0.56

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 9개

Multiverse Computing에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 9개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

Multiverse Computing에서 지능이 가장 높은 모델은 GLM-5.3 (max)(45), GLM-5.2 (max)(34) 및 Qwen3.8 27B (xhigh)(34)입니다.
출력 속도가 가장 빠른 모델은 HyperNova 60B 2605 (high)(351 t/s), Qwen3.8 27B(223 t/s) 및 Qwen3.8 27B (low)(196 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 83%입니다.
첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Qwen3.8 27B(0.88초), Mistral Small 3.1(1.31초) 및 HyperNova 60B 2605 (high)(6.34초)입니다.
토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 HyperNova 60B 2605 (high)($0.05), Mistral Small 3.1($0.12) 및 Qwen3.8 27B (xhigh)($0.56)입니다. 모델별 가격은 최대 11.2배 차이 납니다.
Multiverse Computing에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 GLM-5.3 (max)(1M), GLM-5.2 (max)(1M) 및 Quasar 438B (max)(1M)입니다.
HyperNova 60B 2605 (high)은 출력이 가장 빠르고 가격도 가장 낮아 처리량과 비용에 민감한 애플리케이션에 매력적입니다. 최고의 품질이 필요한 작업에서는 GLM-5.3 (max)의 지능이 가장 높습니다.

주요 내용

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 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, 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

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

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

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench v4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

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

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

No data available

IFBench

Instruction following

𝜏³-Banking

Agentic tool use

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

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

Intelligence Index vs. Price

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

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. Price

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

Output Speed vs. Price

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

Most attractive quadrant

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

Output Speed

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 (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

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.

종단 간 응답 시간

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

End-to-End Response Time vs. Price

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 (max)	1M	오픈	45	$6.82	111	0.76	23.21	17.96	모델 제공업체
GLM-5.2 (max)	1M	오픈	39*	--	94	0.86	27.32	21.17	모델 제공업체
Qwen3.8 27B (xhigh)	262k	오픈	34	$1.98	180	0.91	14.76	11.08	모델 제공업체
Qwen3.8 27B (medium)	262k	오픈	28	$2.36	178	0.89	14.95	11.24	모델 제공업체
Quasar 438B (max)	1M	독점	27	$2.02	180	0.99	14.90	11.13	모델 제공업체
Qwen3.8 27B (low)	262k	오픈	26	$2.19	175	0.94	15.25	11.45	모델 제공업체
Qwen3.8 27B	262k	오픈	22*	--	206	0.94	3.36	--	모델 제공업체
HyperNova 60B 2605 (high)	131k	오픈	12*	--	361	0.60	7.53	5.55	모델 제공업체
Mistral Small 3.1	128k	오픈	7	$0.04	70	1.06	8.17	--	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

Multiverse Computing에 관한 일반적인 질문

Multiverse Computing에서 추적 중인 모델 9개를 제공합니다: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Quasar 438B (max), Qwen3.8 27B (low), Qwen3.8 27B, HyperNova 60B 2605 (high) 및 Mistral Small 3.1.

Multiverse Computing에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 45점인 GLM-5.3 (max)입니다.

Multiverse Computing에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 351.2토큰을 생성하는 HyperNova 60B 2605 (high)입니다.

Multiverse Computing에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.88초인 Qwen3.8 27B입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

Multiverse Computing에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.05인 HyperNova 60B 2605 (high)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

Multiverse Computing의 모델별 가격은 최대 27배 차이 납니다. HyperNova 60B 2605 (high)은 토큰 100만 개당 $0.05, GLM-5.2 (max)은 $1.34입니다.

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

예. Multiverse Computing의 모델 9개 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

Multiverse Computing의 모델 9개 중 8개가 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. Multiverse Computing은 추론 모델 7개를 제공합니다: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Quasar 438B (max), Qwen3.8 27B (low) 및 HyperNova 60B 2605 (high). 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.

예. Multiverse Computing의 모델 9개 중 8개가 오픈 웨이트 모델입니다: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Qwen3.8 27B (low), Qwen3.8 27B, HyperNova 60B 2605 (high) 및 Mistral Small 3.1.

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

Multiverse Computing에서 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.

Multiverse Computing: 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. Price

Price-Quality Variance

컨텍스트 창

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

가격

Intelligence Index vs. Price

Price-Quality Variance

성능 요약

Output Speed vs. Price

Output Speed

Price

속도

Output Speed

Output Speed

Model Performance Representation

지연 시간

Latency: Time To First Answer Token

Time to First Answer Token

종단 간 응답 시간

End-to-End Response Time vs. Price

Price

주요 용어 정의

Context Window

자주 묻는 질문

Multiverse Computing에서 어떤 모델을 제공하나요?

Multiverse Computing에서 지능이 가장 높은 모델은 무엇인가요?

Multiverse Computing에서 가장 빠른 모델은 무엇인가요?

Multiverse Computing에서 지연 시간이 가장 짧은 모델은 무엇인가요?

Multiverse Computing에서 가장 저렴한 모델은 무엇인가요?

Multiverse Computing의 모델별 가격 차이는 얼마나 되나요?

Multiverse Computing은 OpenAI와 호환되나요?

Multiverse Computing은 JSON 모드를 지원하나요?

Multiverse Computing은 함수 호출을 지원하나요?

Multiverse Computing은 추론 모델을 제공하나요?

Multiverse Computing은 오픈 웨이트 모델을 제공하나요?

Multiverse Computing의 성능은 시간에 따라 달라지나요?

Multiverse Computing에서 모델을 어떻게 선택해야 하나요?