SiliconFlow: 모델 지능, 성능 및 가격
이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 SiliconFlow 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.
가장 높은 지능
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
총 모델 37개
가장 빠름
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)
Gemma 4 12B (non-reasoning)GLM-5.2 (max) (FP8)Gemma 4 12B출력 속도
총 모델 37개
가장 낮은 가격
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3-Flash
Hy3 (FP8)혼합 가격(토큰 100만 개당)
총 모델 37개
SiliconFlow에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 37개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.
- SiliconFlow에서 지능이 가장 높은 모델은 GLM-5.3-Flash(42), DeepSeek V4.1 Flash (max)(39) 및 DeepSeek V4 Pro 0813 (max)(36)입니다.
- 출력 속도가 가장 빠른 모델은 DeepSeek V4 Flash Vision (max)(215 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max)(168 t/s) 및 Gemma 4 12B (non-reasoning)(116 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 91%입니다.
- 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)(1.32초), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8)(1.56초) 및 GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)(2.30초)입니다.
- 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)($0.07), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)($0.07) 및 DeepSeek V4.1 Flash (max)($0.09)입니다.
- SiliconFlow에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 GLM-5.2 (max) (FP8)(1M), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)(1M) 및 DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)(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
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3-Flash | 1M | 오픈 | 42 | $0.50 | 64 | 2.48 | 41.29 | 31.05 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | 오픈 | 39 | $0.86 | 147 | 2.46 | 19.43 | 13.58 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | 오픈 | 36 | $1.45 | 77 | 1.67 | 34.03 | 25.89 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 독점 | 35 | $2.51 | 213 | 1.28 | 13.01 | 9.39 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | 오픈 | 34 | $0.15 | 41 | 2.71 | 64.07 | 49.08 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 34 | $0.85 | 92 | 1.45 | 28.49 | 21.63 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 30 | -- | 48 | 2.21 | 103.26 | 90.69 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 30* | -- | 50 | 1.84 | 51.35 | 39.58 | |||
 MiniMax-M3 (FP8) | 1M | 오픈 | 29 | $0.45 | 82 | 2.26 | 32.59 | 24.26 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | 오픈 | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 (FP8) | 262k | 오픈 | 27 | $0.61 | 28 | 1.65 | 180.18 | 160.50 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | 오픈 | 26 | $1.55 | 30 | 2.56 | 144.50 | 125.40 | |||
Hy3 (FP8) | 256k | 오픈 | 25 | $0.07 | 90 | 3.00 | 30.87 | 22.30 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 24 | $0.12 | 46 | 1.84 | 39.80 | 27.05 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | 오픈 | 24* | -- | 57 | 1.90 | 10.64 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 24 | $0.10 | 48 | 1.41 | 128.57 | 116.76 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) | 262k | 오픈 | 24* | -- | 28 | 1.68 | 19.58 | -- | |||
Kimi K2.5 (FP8) | 262k | 오픈 | 23* | -- | 27 | 2.29 | 131.72 | 110.77 | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | 오픈 | 23* | -- | 25 | 3.39 | 102.72 | 79.47 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 22* | -- | 91 | 1.50 | 7.01 | -- | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 205k | 오픈 | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | 164k | 오픈 | 21* | -- | 20 | 2.98 | 126.87 | 99.11 | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | 262k | 오픈 | 21 | $0.36 | 34 | 3.37 | 182.43 | 164.56 | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | 오픈 | 19* | -- | 52 | 2.03 | 50.13 | 38.48 | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | 262k | 오픈 | 19 | $0.15 | 72 | 2.56 | 37.46 | 27.92 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | 오픈 | 18 | $0.32 | 83 | 1.85 | 73.26 | 65.35 | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | 262k | 오픈 | 17* | -- | 77 | 1.71 | 34.09 | 25.90 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8) | 164k | 오픈 | 16* | -- | 21 | 3.00 | 27.20 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | 오픈 | 16 | $0.21 | 68 | 1.68 | 38.54 | 29.49 | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | 오픈 | 15 | $0.54 | 56 | 3.48 | 43.17 | 30.82 | |||
Gemma 4 12B | 262k | 오픈 | 14* | -- | 113 | 2.41 | 24.45 | 17.63 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | 262k | 오픈 | 14* | -- | 54 | 3.45 | 12.79 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 262k | 오픈 | 13* | -- | 118 | 2.21 | 6.45 | -- | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | 262k | 오픈 | 12* | -- | 41 | 2.94 | 63.73 | 48.64 | |||
GLM-4.6V | 128k | 오픈 | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | 오픈 | 11 | $0.16 | 35 | 2.46 | 74.71 | 57.80 | |||
GLM-4.5-Air | 98.3k | 오픈 | 11* | -- | 84 | 2.47 | 32.24 | 23.81 | |||
Gemma 4 12B (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 9* | -- | 118 | 2.39 | 6.64 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 128k | 오픈 | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Ling-flash-2.0 | 131k | 오픈 | 8* | -- | 5 | 2.48 | 111.99 | -- | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | 32k | 오픈 | 8* | -- | 29 | 4.38 | 21.42 | -- | |||
 ERNIE 4.5 300B A47B | 131k | 오픈 | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Ring-flash-2.0 | 131k | 오픈 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
주요 용어 정의
자주 묻는 질문
SiliconFlow에 관한 일반적인 질문
SiliconFlow에서 추적 중인 모델 37개를 제공합니다: 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 및 Qwen2.5 72B (FP8).
SiliconFlow에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 42점인 GLM-5.3-Flash입니다.
SiliconFlow에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 214.7토큰을 생성하는 DeepSeek V4 Flash Vision (max)입니다.
SiliconFlow에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 1.32초인 GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
SiliconFlow에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.07인 DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).
SiliconFlow의 모델별 가격은 최대 14배 차이 납니다. DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)은 토큰 100만 개당 $0.07, GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)은 $1.03입니다.
예. SiliconFlow은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.
SiliconFlow의 모델 37개 중 30개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
예. SiliconFlow의 모델 37개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
예. SiliconFlow은 추론 모델 28개를 제공합니다: 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) 및 GLM-4.5-Air. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.
예. SiliconFlow의 모델 37개 중 36개가 오픈 웨이트 모델입니다: 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 및 Qwen2.5 72B (FP8).
예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.
SiliconFlow에서 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.