GMI: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por GMI para seu caso de uso.
Mais inteligente
Updated
GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)
Kimi K2.7 Code (FP8)
Hy3Intelligence Index
9 modelos no total
Mais rápido
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.3-FlashHy3
MiniMax-M2.5 FP8Velocidade de saída
9 modelos no total
Menor preço
GLM-5.3-FlashHy3DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)MiniMax-M2.5 FP8Preço combinado (por 1M de tokens)
9 modelos no total
GMI oferece 9 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 GMI são GLM-5.3-Flash (42), DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (36) e DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (35).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (295 t/s), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (157 t/s) e GLM-5.3-Flash (104 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 223% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (2.63s), Kimi K2.5 (Non-reasoning) (2.80s) e Nemotron 3.5 Lightning (BF16) (7.96s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, GLM-5.3-Flash ($0.10), Hy3 ($0.11) e DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) ($0.22) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 3.9x entre os modelos.
- Em tamanho da janela de contexto, DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (1M), DeepSeek V4 Flash 0731 (max) (1M) e GLM-5.3-Flash (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por GMI.
- GLM-5.3-Flash oferece o melhor equilíbrio entre inteligência e custo-benefício. Para obter a saída mais rápida, Nemotron 3.5 Lightning (BF16) é a melhor opção.
Destaques
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
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-5.3-Flash | 1M | Aberto | 42 | $0.42 | 104 | 2.64 | 26.70 | 19.25 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Aberto | 36 | $1.61 | 72 | 3.07 | 37.91 | 27.87 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Aberto | 35 | $0.58 | 157 | 2.75 | 18.65 | 12.71 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | Aberto | 34 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | Aberto | 31 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1.05M | Aberto | 30 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.6 FP8 | 262k | Aberto | 27 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-5.1 (FP8) | 203k | Aberto | 26 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | Aberto | 26 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.7 Code (FP8) | 65.5k | Aberto | 26 | $1.20 | 58 | 5.23 | 52.02 | 38.22 | |||
Hy3 | 262k | Aberto | 26 | $0.07 | 99 | 2.99 | 28.22 | 20.18 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | Aberto | 25 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | Aberto | 25 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 262k | Aberto | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 197k | Aberto | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | Aberto | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.5 FP8 | 197k | Aberto | 23* | -- | 91 | 2.11 | 29.52 | 21.93 | |||
Hy3-preview | 262k | Aberto | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | Aberto | 22 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.5 (Non-reasoning) | 262k | Aberto | 19* | -- | 40 | 2.80 | 15.25 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | Aberto | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (FP8) | 262k | Aberto | 19 | $0.47 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (Non-reasoning) | 1.05M | Aberto | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262k | Aberto | 19 | $0.31 | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5-Pro (Non-reasoning) | 1.05M | Aberto | 18* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Hy3-preview (Non-reasoning) | 262k | Aberto | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B (FP8) | 1.05M | Aberto | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | Aberto | 16 | $0.32 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 164k | Aberto | 16* | -- | 50 | 2.63 | 12.57 | -- | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | Aberto | 15 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) FP8 | 262k | Aberto | 15* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 65.5k | Aberto | 14 | $0.00 | 295 | 1.18 | 9.66 | 6.79 | |||
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8) | 1.05M | Aberto | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning) | 262k | Aberto | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | Aberto | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre GMI
GMI oferece 9 modelos que acompanhamos: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3, MiniMax-M2.5 FP8, Kimi K2.5 (Non-reasoning), DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) e Nemotron 3.5 Lightning (BF16).
O modelo mais inteligente disponível em GMI é GLM-5.3-Flash, com 42 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por GMI é Nemotron 3.5 Lightning (BF16), com 294.8 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em GMI é DeepSeek V3.2 (Non-reasoning), com 2.63s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por GMI é GLM-5.3-Flash, com $0.10 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em GMI variam em até 8x entre os modelos, de $0.10 por 1M de tokens no GLM-5.3-Flash a $0.84 por 1M de tokens no Kimi K2.5 (Non-reasoning).
Sim. GMI 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 9 modelos oferecidos por GMI são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 9 modelos oferecidos por GMI são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. GMI oferece 7 modelos de raciocínio: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3, MiniMax-M2.5 FP8 e Nemotron 3.5 Lightning (BF16). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. Todos os 9 modelos oferecidos por GMI 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 GMI, 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.