DeepInfra: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por DeepInfra para seu caso de uso.
Mais inteligente
Updated
MiMo-V2.6-Pro
GLM-5.3 (max)GLM-5.3-Flash
Qwen3.8 2.4T A95B
DeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
107 modelos no total
Mais rápido
Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4)
gpt-oss-120b (high) (Turbo)
Granite 4.2 3BQwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)Qwen3.6 35B A3B (FP8)Velocidade de saída
107 modelos no total
Menor preço
Llama 3.1 8B (Turbo, FP8)Llama 3.1 8BGranite 4.2 3B
Gemma 4 E4BGemma 4 E4B (non-reasoning)Preço combinado (por 1M de tokens)
107 modelos no total
DeepInfra oferece 107 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 DeepInfra são MiMo-V2.6-Pro (46), GLM-5.3 (max) (45) e GLM-5.3-Flash (42).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4) (295 t/s), gpt-oss-120b (high) (Turbo) (240 t/s) e Granite 4.2 3B (220 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 78% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8) (0.57s), Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8 (0.58s) e Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4) (0.67s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, Llama 3.1 8B (Turbo, FP8) ($0.02), Llama 3.1 8B ($0.02) e Granite 4.2 3B ($0.02) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
- Em tamanho da janela de contexto, GLM-5.2 (max) (FP4) (1M), DeepSeek V4 Pro (max) (FP4) (1M) e DeepSeek V4 Flash (high) (FP4) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por DeepInfra.
Avaliações de inteligência
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. preço
Janela de contexto
Janela de contexto
Preços
Intelligence Index vs. preço
Resumo do desempenho
Velocidade de saída vs. preço
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Velocidade de saída
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latência: Tempo até o primeiro token da resposta final
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
Tempo de resposta de ponta a ponta vs. preço
Análises adicionais | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MiMo-V2.6-Pro | 1M | Aberto | 46 | $0.12 | 26 | 1.72 | 99.53 | 78.24 | |||
GLM-5.3 (max) | 1.05M | Aberto | 45 | $1.39 | 137 | 1.01 | 19.24 | 14.58 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | Aberto | 42 | $0.34 | 24 | 1.46 | 105.74 | 83.42 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 262k | Aberto | 40 | $2.89 | 95 | 1.47 | 27.92 | 21.16 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | Aberto | 39 | $0.44 | 79 | 0.85 | 32.54 | 25.35 | |||
MiMo-V2.6-Flash | 1M | Aberto | 38 | $0.42 | 26 | 1.67 | 98.94 | 77.82 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1M | Aberto | 36 | $1.00 | 56 | 1.27 | 45.78 | 35.61 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | Proprietário | 35 | $0.51 | 150 | 0.92 | 17.55 | 13.30 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1M | Aberto | 34 | $0.10 | 42 | 1.04 | 59.93 | 47.11 | |||
GLM-5.2 (max) (FP4) | 1.05M | Aberto | 34 | $0.37 | 90 | 1.12 | 28.93 | 22.25 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | Aberto | 34 | $0.52 | 29 | 1.54 | 87.35 | 68.65 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP4) | 1.05M | Aberto | 30 | $1.19 | 37 | 1.37 | 132.72 | 117.88 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP4) | 65.5k | Aberto | 30* | -- | 35 | 1.66 | 72.15 | 56.35 | |||
 MiniMax-M3 | 524k | Aberto | 29 | $0.44 | 25 | 0.91 | 102.44 | 81.22 | |||
GLM-5 (FP4) | 203k | Aberto | 28* | -- | 78 | 1.28 | 47.68 | 39.96 | |||
 Kimi K2.6 (FP4) | 262k | Aberto | 27 | $0.51 | 20 | 1.67 | 243.21 | 217.15 | |||
GLM-5.1 (FP4) | 203k | Aberto | 26 | $0.58 | 41 | 1.32 | 106.17 | 92.64 | |||
MiMo-V2.5-Pro | 65.5k | Aberto | 26 | $0.28 | 26 | 2.09 | 97.60 | 76.40 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Aberto | 26 | $0.39 | 25 | 1.08 | 108.25 | 87.54 | |||
 Inkling Small | 524k | Aberto | 26 | -- | 238 | 0.60 | 11.11 | 8.41 | |||
 Hy3 (FP8) | 262k | Aberto | 25 | $0.07 | 33 | 1.03 | 76.02 | 59.99 | |||
MiMo-V2.5 | 262k | Aberto | 25* | -- | 28 | 1.57 | 89.64 | 70.46 | |||
Inkling (xhigh) (FP8) | 131k | Aberto | 25 | -- | 128 | 0.76 | 20.23 | 15.57 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP4) | 1.05M | Aberto | 24 | $0.08 | 35 | 1.54 | 50.66 | 35.01 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP4) | 203k | Aberto | 24* | -- | 48 | 1.19 | 11.54 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP4) | 1.05M | Aberto | 24 | $0.07 | 36 | 1.37 | 173.39 | 157.95 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP4) | 262k | Aberto | 24* | -- | 18 | 1.54 | 29.23 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | Aberto | 23* | -- | 25 | 1.35 | 140.24 | 118.86 | |||
Nemotron 3 Ultra | 262k | Aberto | 23 | $0.47 | 66 | 1.27 | 43.10 | 34.30 | |||
Nemotron 3 Ultra BF16 | 262k | Aberto | 23 | $0.99 | 85 | 1.68 | 34.48 | 26.89 | |||
Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | Aberto | 23* | -- | 61 | 1.01 | 42.00 | 32.79 | |||
MiniMax-M2.5 (FP8) | 197k | Aberto | 23* | -- | 27 | 0.91 | 94.98 | 75.26 | |||
GLM-4.7 (FP4) | 203k | Aberto | 22* | -- | 17 | 1.33 | 150.59 | 119.41 | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 203k | Aberto | 22* | -- | 71 | 1.09 | 8.12 | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP4) | 164k | Aberto | 21* | -- | 16 | 1.53 | 156.57 | 124.03 | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 21* | -- | 35 | 1.15 | 15.44 | -- | |||
Qwen3.6 27B FP8 | 262k | Aberto | 21 | $0.37 | 63 | 1.03 | 98.44 | 89.52 | |||
 Ling 3.0 Flash | 131k | Aberto | 20 | $0.02 | 48 | 0.75 | 52.98 | 41.78 | |||
Qwen3.6 27B (non-reasoning) FP8 | 262k | Aberto | 20* | -- | 61 | 1.01 | 9.17 | -- | |||
 Step 3.7 Flash | 256k | Aberto | 19* | -- | 169 | 0.71 | 15.47 | 11.81 | |||
Qwen3.5 27B (non-reasoning) FP8 | 262k | Aberto | 19* | -- | 60 | 1.00 | 9.27 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | Aberto | 19* | -- | 120 | 0.67 | 21.47 | 16.64 | |||
GLM-4.6 (FP4) | 203k | Aberto | 19* | -- | 19 | 1.71 | 130.18 | 102.77 | |||
Qwen3.5 397B A17B (FP8) | 262k | Aberto | 18 | -- | 38 | 1.22 | 98.11 | 83.74 | |||
MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning) | 65.5k | Aberto | 18* | -- | 29 | 1.47 | 18.58 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | Aberto | 18 | $0.14 | 32 | 0.85 | 183.26 | 166.94 | |||
Qwen3.5 122B A10B (non-reasoning) (FP4) | 262k | Aberto | 18* | -- | 148 | 0.70 | 4.07 | -- | |||
Muse Glimmer (high) | 131k | Aberto | 17 | $0.05 | 143 | 0.86 | 18.33 | 13.98 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) (FP4) | 203k | Aberto | 17* | -- | 19 | 1.49 | 27.60 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (FP8) | 262k | Aberto | 17* | -- | 35 | 0.80 | 73.17 | 57.89 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 164k | Aberto | 16* | -- | 14 | 1.62 | 38.33 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP4) | 262k | Aberto | 16 | $0.24 | 163 | 0.68 | 15.99 | 12.25 | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 15* | -- | 28 | 1.00 | 18.87 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8 | 262k | Aberto | 15* | -- | 139 | 0.70 | 4.28 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 203k | Aberto | 15* | -- | 20 | 1.32 | 127.66 | 101.07 | |||
Granite 4.2 30B | 131k | Aberto | 15* | -- | 77 | 0.88 | 33.27 | 25.92 | |||
Gemma 4 31B | 262k | Aberto | 15 | $0.10 | 15 | 2.72 | 148.94 | 113.52 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP4) | 164k | Aberto | 14* | -- | 40 | 1.17 | 13.58 | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 14* | -- | 15 | 2.23 | 35.13 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (FP4) | 164k | Aberto | 14* | -- | 9 | 1.46 | 59.76 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 13* | -- | 31 | 0.72 | 16.91 | -- | |||
Qwen3.5 4B (FP8) | 262k | Aberto | 13* | -- | 31 | 0.87 | 82.79 | 65.53 | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | Aberto | 13* | -- | 31 | 0.89 | 82.75 | 65.49 | |||
Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4) | 262k | Aberto | 13 | $0.12 | 337 | 0.52 | 7.94 | 5.93 | |||
Nemotron 3 Super | 262k | Aberto | 13 | $0.48 | 69 | 77.50 | 113.81 | 29.04 | |||
Qwen3 235B A22B 2507 (FP8) | 262k | Aberto | 13 | -- | 35 | 0.82 | 72.18 | 57.09 | |||
Qwen3 235B 2507 (FP8) | 262k | Aberto | 12* | -- | 15 | 1.37 | 35.59 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4) | 262k | Aberto | 12* | -- | 39 | 0.94 | 13.70 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) (Turbo) | 131k | Aberto | 12 | $0.11 | 322 | 0.73 | 8.48 | 6.20 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Aberto | 12 | $0.03 | 52 | 0.60 | 48.97 | 38.70 | |||
Granite 4.2 8B | 131k | Aberto | 11 | $0.02 | 65 | 0.73 | 39.01 | 30.62 | |||
Qwen3.5 4B (non-reasoning) FP8 | 262k | Aberto | 11* | -- | 16 | 0.94 | 31.67 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Aberto | 10* | -- | 44 | 0.72 | 56.96 | 44.99 | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | Aberto | 10* | -- | 68 | 0.58 | 7.99 | -- | |||
DeepSeek V3 0324 (FP4) | 164k | Aberto | 10 | $0.02 | 48 | 1.12 | 11.52 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | Aberto | 10* | -- | 147 | 0.67 | 4.08 | -- | |||
Granite 4.2 3B | 131k | Aberto | 9 | $0.01 | 223 | 0.52 | 11.71 | 8.95 | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Aberto | 9 | $0.01 | 111 | 0.50 | 23.09 | 18.07 | |||
Gemma 4 E4B | 262k | Aberto | 9* | -- | 70 | 0.84 | 36.80 | 28.77 | |||
Nemotron 3 Nano | 262k | Aberto | 9 | $0.02 | 105 | 6.23 | 30.00 | 19.02 | |||
Qwen3 32B (FP8) | 41k | Aberto | 9* | -- | 31 | 1.50 | 81.16 | 63.73 | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 164k | Aberto | 8 | $0.02 | 19 | 2.12 | 27.88 | -- | |||
 Mistral Small 3.2 (FP8) | 128k | Aberto | 8* | -- | 37 | 0.96 | 14.41 | -- | |||
Qwen3 14B (FP8) | 32.8k | Aberto | 8* | -- | 27 | 1.56 | 92.73 | 72.93 | |||
Llama 4 Scout | 328k | Aberto | 8* | -- | 33 | 0.83 | 15.82 | -- | |||
DeepSeek R1 Distill Llama 70B | 131k | Aberto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen2.5 72B | 32.8k | Aberto | 8* | -- | 26 | 2.48 | 21.42 | -- | |||
Llama 3.3 70B (Turbo, FP8) | 131k | Aberto | 8* | -- | 17 | 2.26 | 31.79 | -- | |||
Qwen3 30B (FP8) | 41k | Aberto | 8* | -- | 126 | 0.58 | 20.36 | 15.83 | |||
Gemma 4 E4B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 7* | -- | 72 | 0.79 | 7.73 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 | 131k | Aberto | 7* | -- | 104 | 5.12 | 29.19 | 19.26 | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) (FP8) | 41k | Aberto | 7* | -- | 30 | 1.34 | 17.90 | -- | |||
Mistral Small 3.1 | 128k | Aberto | 7 | $0.02 | 39 | 0.95 | 13.82 | -- | |||
Llama 3.1 8B (Turbo, FP8) | 131k | Aberto | 7* | -- | 18 | 1.16 | 28.67 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 131k | Aberto | 7* | -- | 19 | 1.13 | 27.39 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) | 262k | Aberto | 7* | -- | 105 | 0.69 | 5.44 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning) | 131k | Aberto | 7* | -- | 99 | 6.30 | 11.33 | -- | |||
Qwen3 14B (non-reasoning) (FP8) | 41k | Aberto | 7* | -- | 29 | 1.21 | 18.45 | -- | |||
Mistral Small 3 | 32.8k | Aberto | 7* | -- | 51 | 0.96 | 10.67 | -- | |||
Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8) | 41k | Aberto | 7* | -- | 148 | 0.58 | 3.95 | -- | |||
Llama 3.1 70B | 131k | Aberto | 7* | -- | 40 | 1.96 | 14.39 | -- | |||
Llama 3.1 70B (Turbo, FP8) | 131k | Aberto | 7* | -- | 39 | 2.02 | 14.97 | -- | |||
 Hermes 3 - Llama-3.1 70B | 131k | Aberto | 6* | -- | 28 | 2.28 | 19.88 | -- | |||
 Phi-4 | 16.4k | Aberto | 6* | -- | 70 | 0.96 | 8.06 | -- | |||
Llama 3.2 11B (Vision) | 131k | Aberto | 5* | -- | 15 | 3.03 | 35.78 | -- | |||
Gemma 3 27B | 131k | Aberto | 5 | $0.16 | 25 | 1.25 | 21.45 | -- | |||
Gemma 3 4B | 131k | Aberto | 5* | -- | 21 | 1.55 | 25.74 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | Aberto | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 12B | 131k | Aberto | 4 | $0.13 | 43 | 1.09 | 12.77 | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre DeepInfra
DeepInfra oferece 107 modelos que acompanhamos: MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), DeepSeek V4 Pro (max) (FP4), DeepSeek V4 Pro (high) (FP4), MiniMax-M3, GLM-5 (FP4), Kimi K2.6 (FP4), GLM-5.1 (FP4), MiMo-V2.5-Pro, Kimi K2.7 Code, Inkling Small, Hy3 (FP8), MiMo-V2.5, Inkling (xhigh) (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP4), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP4), DeepSeek V4 Flash (max) (FP4), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP4), Kimi K2.5, Nemotron 3 Ultra, Nemotron 3 Ultra BF16, Qwen3.5 27B (FP8), MiniMax-M2.5 (FP8), GLM-4.7 (FP4), GLM-5 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP4), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.6 27B FP8, Ling 3.0 Flash, Qwen3.6 27B (non-reasoning) FP8, Step 3.7 Flash, Qwen3.5 27B (non-reasoning) FP8, Qwen3.5 35B A3B (FP8), GLM-4.6 (FP4), Qwen3.5 397B A17B (FP8), MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Qwen3.5 122B A10B (non-reasoning) (FP4), Muse Glimmer (high), GLM-4.7 (non-reasoning) (FP4), Gemma 4 26B A4B (FP8), DeepSeek V3.2 (non-reasoning), Qwen3.5 122B A10B (FP4), Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8, GLM-4.7-Flash, Granite 4.2 30B, Gemma 4 31B, DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP4), Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (FP4), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 4B (FP8), DeepSeek R1 0528, Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4), Nemotron 3 Super, Qwen3 235B A22B 2507 (FP8), Qwen3 235B 2507 (FP8), Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4), gpt-oss-120b (high) (Turbo), gpt-oss-120b (high), Granite 4.2 8B, Qwen3.5 4B (non-reasoning) FP8, gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), DeepSeek V3 0324 (FP4), Qwen3 Next 80B A3B, Granite 4.2 3B, gpt-oss-20b (high), Gemma 4 E4B, Nemotron 3 Nano, Qwen3 32B (FP8), DeepSeek V3 (Dec), Mistral Small 3.2 (FP8), Qwen3 14B (FP8), Llama 4 Scout, Qwen2.5 72B, Llama 3.3 70B (Turbo, FP8), Qwen3 30B (FP8), Gemma 4 E4B (non-reasoning), NVIDIA Nemotron Nano 9B V2, Qwen3 32B (non-reasoning) (FP8), Mistral Small 3.1, Llama 3.1 8B (Turbo, FP8), Llama 3.1 8B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning), NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning), Qwen3 14B (non-reasoning) (FP8), Mistral Small 3, Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8), Llama 3.1 70B, Llama 3.1 70B (Turbo, FP8), Hermes 3 - Llama-3.1 70B, Phi-4, Llama 3.2 11B (Vision), Gemma 3 27B, Gemma 3 4B e Gemma 3 12B.
O modelo mais inteligente disponível em DeepInfra é MiMo-V2.6-Pro, com 46 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por DeepInfra é Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4), com 294.6 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em DeepInfra é Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8), com 0.57s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por DeepInfra é Llama 3.1 8B (Turbo, FP8), com $0.02 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em DeepInfra variam em até 52x entre os modelos, de $0.02 por 1M de tokens no Llama 3.1 8B (Turbo, FP8) a $1.14 por 1M de tokens no Qwen3.8 2.4T A95B.
Sim. DeepInfra 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 107 modelos oferecidos por DeepInfra são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
104 de 107 modelos oferecidos por DeepInfra são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. DeepInfra oferece 62 modelos de raciocínio: MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), DeepSeek V4 Pro (max) (FP4), DeepSeek V4 Pro (high) (FP4), MiniMax-M3, GLM-5 (FP4), Kimi K2.6 (FP4), GLM-5.1 (FP4), MiMo-V2.5-Pro, Kimi K2.7 Code, Inkling Small, Hy3 (FP8), MiMo-V2.5, Inkling (xhigh) (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP4), DeepSeek V4 Flash (max) (FP4), Kimi K2.5, Nemotron 3 Ultra, Nemotron 3 Ultra BF16, Qwen3.5 27B (FP8), MiniMax-M2.5 (FP8), GLM-4.7 (FP4), DeepSeek V3.2 (FP4), Qwen3.6 27B FP8, Ling 3.0 Flash, Step 3.7 Flash, Qwen3.5 35B A3B (FP8), GLM-4.6 (FP4), Qwen3.5 397B A17B (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Muse Glimmer (high), Gemma 4 26B A4B (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP4), GLM-4.7-Flash, Granite 4.2 30B, Gemma 4 31B, Qwen3.5 4B (FP8), DeepSeek R1 0528, Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4), Nemotron 3 Super, Qwen3 235B A22B 2507 (FP8), gpt-oss-120b (high) (Turbo), gpt-oss-120b (high), Granite 4.2 8B, gpt-oss-120b (low), Granite 4.2 3B, gpt-oss-20b (high), Gemma 4 E4B, Nemotron 3 Nano, Qwen3 32B (FP8), Qwen3 14B (FP8), Qwen3 30B (FP8) e NVIDIA Nemotron Nano 9B V2. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. 106 dos 107 modelos oferecidos por DeepInfra são de pesos abertos: MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP4), Qwen3.8 27B (xhigh), DeepSeek V4 Pro (max) (FP4), DeepSeek V4 Pro (high) (FP4), MiniMax-M3, GLM-5 (FP4), Kimi K2.6 (FP4), GLM-5.1 (FP4), MiMo-V2.5-Pro, Kimi K2.7 Code, Inkling Small, Hy3 (FP8), MiMo-V2.5, Inkling (xhigh) (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP4), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP4), DeepSeek V4 Flash (max) (FP4), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP4), Kimi K2.5, Nemotron 3 Ultra, Nemotron 3 Ultra BF16, Qwen3.5 27B (FP8), MiniMax-M2.5 (FP8), GLM-4.7 (FP4), GLM-5 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP4), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.6 27B FP8, Ling 3.0 Flash, Qwen3.6 27B (non-reasoning) FP8, Step 3.7 Flash, Qwen3.5 27B (non-reasoning) FP8, Qwen3.5 35B A3B (FP8), GLM-4.6 (FP4), Qwen3.5 397B A17B (FP8), MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Qwen3.5 122B A10B (non-reasoning) (FP4), Muse Glimmer (high), GLM-4.7 (non-reasoning) (FP4), Gemma 4 26B A4B (FP8), DeepSeek V3.2 (non-reasoning), Qwen3.5 122B A10B (FP4), Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8, GLM-4.7-Flash, Granite 4.2 30B, Gemma 4 31B, DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP4), Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (FP4), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 4B (FP8), DeepSeek R1 0528, Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4), Nemotron 3 Super, Qwen3 235B A22B 2507 (FP8), Qwen3 235B 2507 (FP8), Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4), gpt-oss-120b (high) (Turbo), gpt-oss-120b (high), Granite 4.2 8B, Qwen3.5 4B (non-reasoning) FP8, gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), DeepSeek V3 0324 (FP4), Qwen3 Next 80B A3B, Granite 4.2 3B, gpt-oss-20b (high), Gemma 4 E4B, Nemotron 3 Nano, Qwen3 32B (FP8), DeepSeek V3 (Dec), Mistral Small 3.2 (FP8), Qwen3 14B (FP8), Llama 4 Scout, Qwen2.5 72B, Llama 3.3 70B (Turbo, FP8), Qwen3 30B (FP8), Gemma 4 E4B (non-reasoning), NVIDIA Nemotron Nano 9B V2, Qwen3 32B (non-reasoning) (FP8), Mistral Small 3.1, Llama 3.1 8B (Turbo, FP8), Llama 3.1 8B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning), NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning), Qwen3 14B (non-reasoning) (FP8), Mistral Small 3, Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8), Llama 3.1 70B, Llama 3.1 70B (Turbo, FP8), Hermes 3 - Llama-3.1 70B, Phi-4, Llama 3.2 11B (Vision), Gemma 3 27B, Gemma 3 4B e Gemma 3 12B.
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 DeepInfra, 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.