CoreWeave: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Análise dos modelos oferecidos por CoreWeave em métricas importantes como qualidade, preço, velocidade de saída, latência, janela de contexto e outras. Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por CoreWeave para seu caso de uso.
Mais inteligente
Intelligence Index
22 modelos no total
Mais rápido
Velocidade de saída
22 modelos no total
Menor preço
Preço combinado (por 1M de tokens)
22 modelos no total
CoreWeave oferece 22 modelos, cada um com características diferentes de inteligência, desempenho e preço. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os modelos.
- Em inteligência, os principais modelos oferecidos por CoreWeave são GLM-5.2 (max) (51), MiniMax-M3 (44) e Kimi K2.6 (44).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são MiniMax-M3 (306 t/s), Kimi K2.7 Code (284 t/s) e Kimi K2.6 (257 t/s).
- Em latência, Granite 4.1 8B (0.79s), Llama 3.3 70B (0.90s) e Qwen3 30B A3B 2507 (0.92s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, gpt-oss-20b (high) ($0.04), gpt-oss-20b (low) ($0.04) e gpt-oss-120b (high) ($0.04) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
- Em tamanho da janela de contexto, DeepSeek V4 Flash (high) (1M), DeepSeek V4 Flash (1M) e GLM-5.2 (max) (262k) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por CoreWeave.
Destaques
Avaliações de inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Janela de contexto
Context Window
Preços
Intelligence Index vs. Price
Resumo do desempenho
Output Speed vs. Price
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Output Speed
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latency: Time To First Answer Token
Tempo de resposta de ponta a ponta
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
Análises adicionais | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.2 (max) | 262k | Aberto | 51 | $0.38 | 169 | 1.42 | 16.24 | 11.86 | |||
MiniMax-M3 | 262k | Aberto | 44 | $0.11 | 306 | 1.13 | 9.29 | 6.53 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Aberto | 44 | -- | 257 | 1.18 | 20.45 | 17.33 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Aberto | 42 | $0.28 | 284 | 1.16 | 10.76 | 7.84 | |||
GLM-5.1 | 203k | Aberto | 40 | $0.58 | 127 | 1.26 | 35.00 | 29.81 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | Aberto | 40* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 262k | Aberto | 38 | $0.16 | 252 | 1.10 | 12.11 | 9.02 | |||
 DeepSeek V4 Flash (high) | 1M | Aberto | 37 | $0.07 | 47 | 1.56 | 38.24 | 26.14 | |||
Kimi K2.6 | 262k | Aberto | 35* | -- | 213 | 1.13 | 3.47 | -- | |||
MiniMax-M2.5 | 197k | Aberto | 34* | -- | 82 | 1.10 | 31.71 | 24.49 | |||
 Gemma 4 31B | 262k | Aberto | 29 | -- | 35 | 1.37 | 65.03 | 49.42 | |||
DeepSeek V4 Flash | 1M | Aberto | 29* | -- | 61 | 1.53 | 9.71 | -- | |||
NVIDIA Nemotron 3 Super | 262k | Aberto | 25 | $0.23 | 141 | 1.02 | 18.71 | 14.15 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Aberto | 24 | $0.02 | 32 | 1.45 | 78.67 | 61.78 | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Aberto | 21* | -- | 64 | 1.42 | 9.21 | -- | |||
 Qwen3 Coder 480B | 262k | Aberto | 18* | -- | 67 | 1.21 | 8.62 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Aberto | 15 | $0.0042 | 34 | 1.43 | 74.66 | 58.58 | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Aberto | 15 | $0.01 | 125 | 0.89 | 20.95 | 16.05 | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | Aberto | 14* | -- | 107 | 0.95 | 24.40 | 18.77 | |||
 Llama 3.3 70B | 128k | Aberto | 9 | $0.11 | 77 | 0.90 | 7.38 | -- | |||
Qwen3 30B A3B 2507 | 262k | Aberto | 9* | -- | 146 | 0.92 | 4.35 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | Aberto | 8 | -- | 136 | 0.99 | 4.66 | -- | |||
Granite 4.1 8B | 131k | Aberto | 7* | -- | 105 | 0.79 | 5.53 | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre CoreWeave
CoreWeave oferece 22 modelos que acompanhamos: GLM-5.2 (max), MiniMax-M3, Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, GLM-5.1, Nemotron 3 Ultra, DeepSeek V4 Flash (high), Kimi K2.6, MiniMax-M2.5, Gemma 4 31B, DeepSeek V4 Flash, NVIDIA Nemotron 3 Super, gpt-oss-120b (high), DeepSeek V3.1, Qwen3 Coder 480B, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-20b (low), Llama 3.3 70B, Qwen3 30B A3B 2507, Llama 3.1 8B e Granite 4.1 8B.
O modelo mais inteligente disponível em CoreWeave é GLM-5.2 (max), com 51 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por CoreWeave é MiniMax-M3, com 306.1 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em CoreWeave é Granite 4.1 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 (high), 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 43x entre os modelos, de $0.04 por 1M de tokens no gpt-oss-20b (high) a $1.70 por 1M de tokens no GLM-5.1.
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 22 modelos oferecidos por CoreWeave são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 22 modelos oferecidos por CoreWeave são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. CoreWeave oferece 14 modelos de raciocínio: GLM-5.2 (max), MiniMax-M3, Kimi K2.6, Kimi K2.7 Code, GLM-5.1, Nemotron 3 Ultra, DeepSeek V4 Flash (high), MiniMax-M2.5, Gemma 4 31B, NVIDIA Nemotron 3 Super, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high) e gpt-oss-20b (low). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. Todos os 22 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.