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
Intelligence Index
17 modelos no total
Menor tempo por tarefa
Tempo por tarefa do Intelligence Index (minutos)
17 modelos no total
Menor preço
Preço combinado (por 1M de tokens)
17 modelos no total
GMI oferece 17 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 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (33), GLM-5.3 (max) (32) e MiMo-V2.6-Pro (BF16) (30).
- Em tempo por tarefa, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (13.3 min), MiniMax-M3.1-Flash (14.3 min) e MiniMax-M3 (14.9 min) concluem uma tarefa do Intelligence Index mais rápido em GMI. O tempo por tarefa varia significativamente entre os modelos: o mais lento leva 2.1x mais tempo que o mais rápido.
- Em latência, MiniMax-M3 (1.69s), Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8 (2.92s) e Kimi K2.5 (non-reasoning) (10.61s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, MiMo-V2.6-Flash (BF16) ($0.05), GLM-5.3-Flash ($0.05) e MiniMax-M3.1-Flash ($0.08) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 2.4x entre os modelos.
- Em tamanho da janela de contexto, DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (1M), MiniMax-M3 (1M) e DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por GMI.
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) oferece a melhor combinação de inteligência e tempo por tarefa. Para otimizar os custos, MiMo-V2.6-Flash (BF16) tem o preço mais competitivo.
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Index vs. preço
Preços
Custo por tarefa do Intelligence Index
Intelligence Index vs. preço
Velocidade
Média das cargas de trabalho medidas de solicitação única e agênticas multiturno
Tempo por tarefa do Intelligence Index
Qualidade
Endpoint Accuracy Index
Latência
Média das cargas de trabalho medidas de solicitação única e agênticas multiturno
Tempo até o primeiro token da resposta final
Confiabilidade
Parcela de solicitações em que o endpoint falhou, em todas as cargas de trabalho medidas de solicitação única e agênticas multiturno
Taxa de erros do endpoint
Cache
Taxa de acertos do cache
Custo por tarefa vs. Taxa de acertos do cache
Análises adicionais | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 33 | $0.30 | 13.1 | 42.23 | 15.5% | 1M | Aberto | |||
GLM-5.3 (max) | 32 | $2.53 | 28.1 | 69.48 | 2.0% | 1M | Aberto | |||
MiMo-V2.6-Pro (BF16) | 30 | $0.19 | 66.0 | 43.44 | 27.4% | 1M | Aberto | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 29 | $0.33 | 14.2 | 28.81 | 3.4% | 1M | Aberto | |||
GLM-5.3-Flash | 28 | $0.41 | 47.8 | 84.31 | 3.7% | 1M | Aberto | |||
MiMo-V2.6-Flash (BF16) | 27 | $0.11 | 65.8 | 32.64 | 2.3% | 524k | Aberto | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 23 | $2.66 | 23.2 | 59.51 | 0.0% | 1M | Aberto | |||
MiniMax-M3 | 19 | $0.91 | 15.1 | 1.71 | 0.0% | 1M | Aberto | |||
MiMo-V2.5-Pro | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
Kimi K2.6 FP8 | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | Aberto | |||
MiniMax-M2.5 FP8 | -- | -- | -- | 23.84 | 0.0% | 197k | Aberto | |||
Qwen3.5 27B (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | Aberto | |||
MiMo-V2.5 | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | Aberto | |||
MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 197k | Aberto | |||
GLM-5.1 (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 203k | Aberto | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8 | -- | -- | -- | 2.91 | 0.0% | 262k | Aberto | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 164k | Aberto | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | -- | -- | -- | 50.74 | 0.0% | 1M | Proprietário | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | -- | -- | -- | 29.08 | 1.0% | 262k | Aberto | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
Hy3-preview | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | Aberto | |||
Kimi K2.7 Code (FP8) | -- | -- | -- | 22.66 | 1.7% | 66k | Aberto | |||
DeepSeek V4 Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
Hy3 | -- | -- | -- | 44.34 | 0.0% | 262k | Aberto | |||
Hy3-preview (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | Aberto | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 10.61 | 25.0% | 262k | Aberto | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 58.66 | 0.0% | 1M | Aberto | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Aberto | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | -- | -- | -- | 34.76 | 0.0% | 1M | Aberto | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre GMI
GMI oferece 17 modelos que acompanhamos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiMo-V2.6-Pro (BF16), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash (BF16), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), MiniMax-M3, MiniMax-M2.5 FP8, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8, DeepSeek V4 Flash Vision (max), Qwen3.6 35B A3B FP8, Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3, Kimi K2.5 (non-reasoning), DeepSeek V4.1 Flash (max) e DeepSeek V4 Flash 0731 (max).
O modelo mais inteligente disponível em GMI é DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), com 33 pontos no Intelligence Index.
O modelo com o menor tempo por tarefa em GMI é DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), com 13.3 minutos por tarefa do Intelligence Index. O tempo por tarefa é o número de tokens de saída por tarefa dividido pela velocidade de saída de ponta a ponta; um valor menor significa que a tarefa termina mais cedo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em GMI é MiniMax-M3, com 1.69s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por GMI é MiMo-V2.6-Flash (BF16), com $0.0468 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 17.9x entre os modelos, de $0.0468 por 1M de tokens no MiMo-V2.6-Flash (BF16) 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 17 modelos oferecidos por GMI são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 17 modelos oferecidos por GMI são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. GMI oferece 15 modelos de raciocínio: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiMo-V2.6-Pro (BF16), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash (BF16), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), MiniMax-M3, MiniMax-M2.5 FP8, DeepSeek V4 Flash Vision (max), Qwen3.6 35B A3B FP8, Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3, DeepSeek V4.1 Flash (max) e DeepSeek V4 Flash 0731 (max). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. 16 dos 17 modelos oferecidos por GMI são de pesos abertos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiMo-V2.6-Pro (BF16), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash (BF16), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), MiniMax-M3, MiniMax-M2.5 FP8, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8, Qwen3.6 35B A3B FP8, Kimi K2.7 Code (FP8), Hy3, Kimi K2.5 (non-reasoning), DeepSeek V4.1 Flash (max) e DeepSeek V4 Flash 0731 (max).
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), o tempo por tarefa (a rapidez com que o modelo conclui uma tarefa do Intelligence Index), 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.