Multiverse Computing: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por Multiverse Computing para seu caso de uso.
Mais inteligente
GLM-5.3 (max)GLM-5.2 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh)Quasar 438B (max)Qwen3.8 27B (non-reasoning)Intelligence Index
5 modelos no total
Mais rápido
Qwen3.8 27B (non-reasoning)GLM-5.3 (max)Qwen3.8 27B (xhigh)Quasar 438B (max)GLM-5.2 (max)Velocidade de saída
5 modelos no total
Menor preço
Quasar 438B (max)Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (non-reasoning)GLM-5.2 (max)GLM-5.3 (max)Preço combinado (por 1M de tokens)
5 modelos no total
Multiverse Computing oferece 5 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 Multiverse Computing são GLM-5.3 (max) (45), GLM-5.2 (max) (34) e Qwen3.8 27B (xhigh) (34).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Qwen3.8 27B (non-reasoning) (208 t/s), GLM-5.3 (max) (198 t/s) e Qwen3.8 27B (xhigh) (185 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 99% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Qwen3.8 27B (non-reasoning) (0.89s), GLM-5.3 (max) (11.56s) e Qwen3.8 27B (xhigh) (11.68s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, Quasar 438B (max) ($0.06), Qwen3.8 27B (xhigh) ($0.07) e Qwen3.8 27B (non-reasoning) ($0.07) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
- Em tamanho da janela de contexto, GLM-5.3 (max) (1M), GLM-5.2 (max) (1M) e Quasar 438B (max) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Multiverse Computing.
Avaliações de inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, 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
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
Comportamento do cache
Taxa de acertos do cache
Custo por tarefa vs. Taxa de acertos do cache
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1M | Aberto | 45 | $0.80 | 211 | 0.85 | 12.70 | 9.48 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | Aberto | 34 | -- | 97 | 0.88 | 26.62 | 20.59 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | Aberto | 34 | -- | 192 | 0.80 | 13.83 | 10.43 | |||
Quasar 438B (max) | 1M | Proprietário | 27 | -- | 185 | 1.20 | 14.70 | 10.80 | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 20 | -- | 217 | 0.85 | 3.16 | -- | |||
 Mistral Small 3.1 | 128k | Aberto | 7 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre Multiverse Computing
Multiverse Computing oferece 5 modelos que acompanhamos: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Quasar 438B (max) e Qwen3.8 27B (non-reasoning).
O modelo mais inteligente disponível em Multiverse Computing é GLM-5.3 (max), com 45 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Multiverse Computing é Qwen3.8 27B (non-reasoning), com 208.2 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Multiverse Computing é Qwen3.8 27B (non-reasoning), com 0.89s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Multiverse Computing é Quasar 438B (max), com $0.06 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em Multiverse Computing variam em até 2x entre os modelos, de $0.06 por 1M de tokens no Quasar 438B (max) a $0.12 por 1M de tokens no GLM-5.3 (max).
Sim. Multiverse Computing 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 5 modelos oferecidos por Multiverse Computing são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 5 modelos oferecidos por Multiverse Computing são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. Multiverse Computing oferece 4 modelos de raciocínio: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) e Quasar 438B (max). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. 4 dos 5 modelos oferecidos por Multiverse Computing são de pesos abertos: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh) e Qwen3.8 27B (non-reasoning).
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 Multiverse Computing, 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.