CoreWeave: inteligência, desempenho e preço dos modelos

CoreWeave oferece 30 modelos que acompanhamos: 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), Beam 1.0 (NVFP4), MiniMax-M3 (NVFP4), Kimi K2.6, Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), 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 e Llama 3.1 8B.

O modelo mais inteligente disponível em CoreWeave é GLM-5.3-Flash, com 42 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por CoreWeave é Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), com 539.9 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em CoreWeave é Llama 3.1 8B, com 0.79s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por CoreWeave é gpt-oss-20b (low), com $0.04 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em CoreWeave variam em até 18x entre os modelos, de $0.04 por 1M de tokens no gpt-oss-20b (low) a $0.71 por 1M de tokens no Llama 3.3 70B.

Sim. CoreWeave oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.

Sim. Todos os 30 modelos oferecidos por CoreWeave são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 30 modelos oferecidos por CoreWeave são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. CoreWeave oferece 21 modelos de raciocínio: 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), Beam 1.0 (NVFP4), MiniMax-M3 (NVFP4), Kimi K2.6, Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), 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) e gpt-oss-20b (high). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. Todos os 30 modelos oferecidos por CoreWeave são de pesos abertos.

Sim. O desempenho de um provedor pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.

Ao escolher um modelo oferecido por CoreWeave, considere a inteligência (para tarefas que exigem qualidade), a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e recursos como tamanho da janela de contexto, modo JSON e chamadas de funções.