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)Qwen3.8 27B (medium)Quasar 438B (max)Intelligence Index
8 modelos no total
Mais rápido
HyperNova 60B 2605 (high)Qwen3.8 27BQwen3.8 27B (medium)Quasar 438B (max)Qwen3.8 27B (xhigh)Velocidade de saída
8 modelos no total
Menor preço
HyperNova 60B 2605 (high)Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)Qwen3.8 27BPreço combinado (por 1M de tokens)
8 modelos no total
Multiverse Computing oferece 8 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) (60), GLM-5.2 (max) (53) e Qwen3.8 27B (xhigh) (52).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são HyperNova 60B 2605 (high) (347 t/s), Qwen3.8 27B (220 t/s) e Qwen3.8 27B (medium) (194 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 85% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Qwen3.8 27B (0.98s), HyperNova 60B 2605 (high) (6.56s) e Qwen3.8 27B (medium) (11.26s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, HyperNova 60B 2605 (high) ($0.05), Qwen3.8 27B (xhigh) ($0.56) e Qwen3.8 27B (medium) ($0.56) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 11.2x entre os modelos.
- 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.
- HyperNova 60B 2605 (high) oferece a saída mais rápida e o melhor preço, sendo uma opção atraente para aplicações que exigem alta vazão e atenção aos custos. GLM-5.3 (max) lidera em inteligência nas tarefas que exigem a maior qualidade.
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
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-5.3 (max) | 1M | Aberto | 60 | $1.96 | 119 | 0.79 | 21.75 | 16.76 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | Aberto | 53 | $0.83 | 133 | 0.82 | 19.63 | 15.05 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | Aberto | 52 | $0.73 | 188 | 0.93 | 14.24 | 10.65 | |||
Qwen3.8 27B (medium) | 262k | Aberto | 44 | $0.59 | 195 | 0.96 | 13.81 | 10.28 | |||
Quasar 438B (max) | 1M | Proprietário | 43 | $0.60 | 186 | 0.95 | 14.40 | 10.76 | |||
Qwen3.8 27B (low) | 262k | Aberto | 43 | $0.58 | 185 | 0.93 | 14.44 | 10.80 | |||
Qwen3.8 27B | 262k | Aberto | 35 | $1.16 | 225 | 0.97 | 3.20 | -- | |||
HyperNova 60B 2605 (high) | 131k | Aberto | 18 | $0.02 | 347 | 0.80 | 7.99 | 5.76 | |||
 Mistral Small 3.1 | 128k | Aberto | 15 | $0.05 | -- | -- | -- | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre Multiverse Computing
Multiverse Computing oferece 8 modelos que acompanhamos: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Quasar 438B (max), Qwen3.8 27B (low), Qwen3.8 27B e HyperNova 60B 2605 (high).
O modelo mais inteligente disponível em Multiverse Computing é GLM-5.3 (max), com 60 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Multiverse Computing é HyperNova 60B 2605 (high), com 347.4 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Multiverse Computing é Qwen3.8 27B, com 0.98s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Multiverse Computing é HyperNova 60B 2605 (high), com $0.05 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 27x entre os modelos, de $0.05 por 1M de tokens no HyperNova 60B 2605 (high) a $1.34 por 1M de tokens no GLM-5.2 (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 8 modelos oferecidos por Multiverse Computing são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 8 modelos oferecidos por Multiverse Computing são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. Multiverse Computing oferece 7 modelos de raciocínio: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Quasar 438B (max), Qwen3.8 27B (low) e HyperNova 60B 2605 (high). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. 7 dos 8 modelos oferecidos por Multiverse Computing são de pesos abertos: GLM-5.3 (max), GLM-5.2 (max), Qwen3.8 27B (xhigh), Qwen3.8 27B (medium), Qwen3.8 27B (low), Qwen3.8 27B e HyperNova 60B 2605 (high).
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.