Novita: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por Novita para seu caso de uso.
Mais inteligente
Updated
MiMo-V2.6-Pro
GLM-5.3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)MiMo-V2.6-FlashIntelligence Index
80 modelos no total
Mais rápido
Nemotron 3 Nano (FP4)Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)
gpt-oss-120b (low)
Qwen3 Next 80B A3Bgpt-oss-120b (high)Velocidade de saída
80 modelos no total
Menor preço
Llama 3.1 8Bgpt-oss-20b (low)gpt-oss-20b (high)MiMo-V2.6-FlashGLM-4.7-FlashPreço combinado (por 1M de tokens)
80 modelos no total
Novita oferece 80 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 Novita 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 Nano (FP4) (290 t/s), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) (269 t/s) e gpt-oss-120b (low) (202 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 61% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Llama 3.1 8B (0.96s), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) (1.04s) e Kimi K2 0905 (1.19s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, Llama 3.1 8B ($0.02), gpt-oss-20b (low) ($0.05) e gpt-oss-20b (high) ($0.05) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 2.7x entre os modelos.
- Em tamanho da janela de contexto, GLM-5.3-Flash (1M), DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (1M) e GLM-5.2 (max) (FP8) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Novita.
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 | $0.13 | 43 | 3.93 | 62.57 | 46.91 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | Aberto | 45 | $2.00 | 75 | 1.95 | 35.24 | 26.63 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | Aberto | 42 | $0.29 | 61 | 2.60 | 43.51 | 32.72 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 524k | Aberto | 39 | $0.24 | 133 | 2.16 | 20.92 | 15.01 | |||
MiMo-V2.6-Flash | 1M | Aberto | 38 | $0.06 | 57 | 4.37 | 48.38 | 35.20 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Aberto | 36 | $0.70 | 77 | 2.22 | 34.84 | 26.10 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Aberto | 34 | $0.26 | 122 | 1.61 | 22.04 | 16.34 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | Aberto | 34 | $0.88 | 75 | 1.88 | 35.12 | 26.59 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | Aberto | 30 | $1.09 | 80 | 1.88 | 62.79 | 54.66 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | Aberto | 30* | -- | 81 | 1.90 | 32.83 | 24.72 | |||
 MiniMax-M3 | 1M | Aberto | 29 | $0.46 | 108 | 1.25 | 24.44 | 18.55 | |||
GLM-5 FP8 | 203k | Aberto | 28* | -- | 67 | 2.05 | 55.54 | 46.07 | |||
 Kimi K2.6 | 262k | Aberto | 27 | $0.67 | 63 | 2.41 | 80.50 | 70.21 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | Aberto | 26 | $1.07 | 48 | 3.50 | 92.54 | 78.66 | |||
MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | Aberto | 26 | $0.07 | 30 | 2.32 | 85.83 | 66.81 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | Aberto | 26 | $0.55 | 76 | 3.56 | 39.30 | 29.19 | |||
 Hy3 | 262k | Aberto | 25 | $0.07 | 76 | 3.74 | 36.83 | 26.48 | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | Aberto | 25* | -- | 45 | 26.19 | 82.10 | 44.73 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | Aberto | 24 | $0.15 | 141 | 1.68 | 14.00 | 8.78 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | Aberto | 24* | -- | 56 | 4.02 | 12.94 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | Aberto | 24 | $0.13 | 132 | 1.58 | 47.85 | 42.49 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | 262k | Aberto | 24* | -- | 53 | 2.24 | 11.63 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | Aberto | 23* | -- | 52 | 2.53 | 69.05 | 56.92 | |||
Qwen3.5 27B | 262k | Aberto | 23* | -- | 54 | 5.82 | 52.10 | 37.03 | |||
MiniMax-M2.5 | 205k | Aberto | 23* | -- | 92 | 1.87 | 29.05 | 21.74 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 205k | Aberto | 23 | -- | 53 | 2.23 | 58.00 | 46.36 | |||
GLM-4.7 | 205k | Aberto | 22* | -- | 34 | 5.15 | 78.71 | 58.85 | |||
Kimi K2 Thinking | 262k | Aberto | 22* | -- | 51 | 1.74 | 50.72 | 39.18 | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 203k | Aberto | 22* | -- | 64 | 1.90 | 9.67 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 21* | -- | 87 | 1.71 | 7.48 | -- | |||
Qwen3.6 27B | 262k | Aberto | 21 | $0.62 | 56 | 2.95 | 114.15 | 102.20 | |||
MiniMax-M2.1 | 205k | Aberto | 21* | -- | 89 | 2.12 | 30.14 | 22.41 | |||
Qwen3.6 27B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 20* | -- | 58 | 2.91 | 11.49 | -- | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | 262k | Aberto | 19* | -- | 52 | 1.80 | 11.50 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | Aberto | 19* | -- | 89 | 1.75 | 29.77 | 22.42 | |||
MiniMax-M2 | 205k | Aberto | 19* | -- | 86 | 2.02 | 31.07 | 23.24 | |||
GLM-4.6 | 205k | Aberto | 19* | -- | 33 | 5.39 | 81.54 | 60.92 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | Aberto | 18 | $0.47 | 86 | 1.77 | 44.40 | 36.85 | |||
MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning) | 1.05M | Aberto | 18* | -- | 30 | 2.15 | 18.79 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | Aberto | 18 | $0.31 | 124 | 1.37 | 49.09 | 43.67 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 205k | Aberto | 17* | -- | 32 | 5.52 | 20.96 | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B | 262k | Aberto | 17* | -- | 154 | 1.57 | 17.84 | 13.02 | |||
Qwen3 Max | 262k | Proprietário | 16* | -- | 62 | 3.18 | 11.25 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | Aberto | 16 | $0.32 | 96 | 1.97 | 28.10 | 20.90 | |||
Kimi K2 0905 | 262k | Aberto | 15* | -- | 53 | 1.37 | 10.88 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) | 205k | Aberto | 15* | -- | 138 | 1.46 | 5.09 | -- | |||
GLM-4.6 (non-reasoning) | 205k | Aberto | 15* | -- | 33 | 5.01 | 20.17 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | Aberto | 15* | -- | 62 | 3.19 | 43.39 | 32.16 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | Aberto | 15 | -- | 38 | 3.76 | 69.93 | 52.93 | |||
Gemma 4 31B | 262k | Aberto | 15 | $0.10 | 17 | 4.29 | 139.43 | 104.92 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP8) | 131k | Aberto | 14* | -- | 39 | 3.25 | 16.08 | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 14* | -- | 17 | 2.91 | 32.15 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 164k | Aberto | 14* | -- | 39 | 3.12 | 15.99 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 131k | Aberto | 13* | -- | 39 | 3.45 | 67.48 | 51.23 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 131k | Aberto | 13* | -- | 50 | 2.62 | 52.35 | 39.78 | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 13* | -- | 83 | 1.48 | 7.51 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | Aberto | 13* | -- | 27 | 1.31 | 95.04 | 74.99 | |||
Kimi K2 | 131k | Aberto | 13* | -- | 53 | 1.54 | 11.05 | -- | |||
Qwen3 235B A22B 2507 | 131k | Aberto | 13 | $0.11 | 65 | 2.32 | 40.53 | 30.57 | |||
Qwen3 235B 2507 | 131k | Aberto | 12* | -- | 56 | 1.61 | 10.59 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | Aberto | 12* | -- | 54 | 1.97 | 11.24 | -- | |||
MiniMax M1 80k | 1M | Aberto | 12* | -- | 89 | 1.79 | 30.03 | 22.59 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Aberto | 12 | $0.04 | 172 | 1.27 | 15.78 | 11.61 | |||
DeepSeek R1 (Jan) Turbo | 64k | Aberto | 11 | $0.11 | 21 | 2.10 | 139.49 | 113.27 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 64k | Aberto | 11 | $0.46 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6V | 131k | Aberto | 11* | -- | 80 | 3.17 | 34.42 | 25.00 | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | 200k | Aberto | 11* | -- | 63 | 8.74 | 16.66 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Aberto | 10* | -- | 185 | 1.10 | 14.63 | 10.82 | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | Aberto | 10* | -- | 73 | 0.90 | 7.71 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | Aberto | 10* | -- | 112 | 1.25 | 23.61 | 17.88 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 131k | Aberto | 10* | -- | 50 | 2.01 | 11.93 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 131k | Aberto | 10* | -- | 185 | 1.70 | 4.40 | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | Aberto | 9 | $0.33 | 165 | 2.82 | 5.85 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Aberto | 9 | $0.01 | 123 | 1.30 | 21.59 | 16.23 | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | Aberto | 9 | $0.02 | 313 | 0.98 | 8.98 | 6.40 | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 64k | Aberto | 8 | $0.05 | 54 | 2.63 | 11.94 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 131k | Aberto | 8* | -- | 73 | 3.54 | 10.40 | -- | |||
Qwen3 235B (non-reasoning) (FP8) | 41k | Aberto | 8* | -- | 25 | 2.90 | 23.11 | -- | |||
Llama 4 Scout | 131k | Aberto | 8* | -- | 26 | 1.10 | 20.65 | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | Aberto | 8* | -- | 110 | 1.56 | 6.13 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | Aberto | 8* | -- | 43 | 1.90 | 13.50 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | Aberto | 8* | -- | 45 | 2.76 | 58.49 | 44.58 | |||
Llama 3.1 8B | 16.4k | Aberto | 7* | -- | 142 | 0.94 | 4.48 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) | 262k | Aberto | 7* | -- | 271 | 1.10 | 2.95 | -- | |||
GLM-4.5V (non-reasoning) | 65.5k | Aberto | 7* | -- | 47 | 2.82 | 13.38 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | Aberto | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 98.3k | Aberto | 5 | $0.24 | 31 | 1.70 | 17.60 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | Aberto | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre Novita
Novita oferece 80 modelos que acompanhamos: MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), DeepSeek V4 Pro (high), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), MiMo-V2.5-Pro, Kimi K2.7 Code, Hy3, MiMo-V2.5, DeepSeek V4 Flash (high), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max), Kimi K2.6 (non-reasoning), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, GLM-5 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), Qwen3.6 27B, MiniMax-M2.1, Qwen3.6 27B (non-reasoning), Kimi K2.5 (non-reasoning), Qwen3.5 35B A3B, MiniMax-M2, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B, GLM-4.7 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B, Qwen3 Max, Qwen3.5 122B A10B, Kimi K2 0905, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), GLM-4.6 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Qwen3 VL 235B A22B, Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek R1 0528, Kimi K2, Qwen3 235B A22B 2507, Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), gpt-oss-20b (low), Qwen3 VL 235B A22B, Qwen3 Next 80B A3B, Qwen3 Coder Next (FP8), gpt-oss-20b (high), Nemotron 3 Nano (FP4), DeepSeek V3 (Dec), GLM-4.6V (non-reasoning), Qwen3 235B (non-reasoning) (FP8), Llama 4 Scout, Qwen3 VL 30B A3B, Llama 3.3 70B, GLM-4.5V, Llama 3.1 8B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4), GLM-4.5V (non-reasoning) e Gemma 3 27B.
O modelo mais inteligente disponível em Novita é MiMo-V2.6-Pro, com 46 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Novita é Nemotron 3 Nano (FP4), com 289.8 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Novita é Llama 3.1 8B, com 0.96s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Novita é Llama 3.1 8B, com $0.02 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em Novita variam em até 119x entre os modelos, de $0.02 por 1M de tokens no Llama 3.1 8B a $2.74 por 1M de tokens no Qwen3 Max.
Sim. Novita oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.
78 de 80 modelos oferecidos por Novita são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
73 de 80 modelos oferecidos por Novita são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. Novita oferece 48 modelos de raciocínio: MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), DeepSeek V4 Pro (high), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), MiMo-V2.5-Pro, Kimi K2.7 Code, Hy3, MiMo-V2.5, DeepSeek V4 Flash (high), DeepSeek V4 Flash (max), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, Qwen3.6 27B, MiniMax-M2.1, Qwen3.5 35B A3B, MiniMax-M2, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Qwen3 VL 235B A22B, DeepSeek R1 0528, Qwen3 235B A22B 2507, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low), gpt-oss-20b (high), Nemotron 3 Nano (FP4) e GLM-4.5V. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. 79 dos 80 modelos oferecidos por Novita são de pesos abertos: MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), DeepSeek V4 Pro (high), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), MiMo-V2.5-Pro, Kimi K2.7 Code, Hy3, MiMo-V2.5, DeepSeek V4 Flash (high), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max), Kimi K2.6 (non-reasoning), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, GLM-5 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), Qwen3.6 27B, MiniMax-M2.1, Qwen3.6 27B (non-reasoning), Kimi K2.5 (non-reasoning), Qwen3.5 35B A3B, MiniMax-M2, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning), Qwen3.6 35B A3B, GLM-4.7 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, Kimi K2 0905, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), GLM-4.6 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Qwen3 VL 235B A22B, Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek R1 0528, Kimi K2, Qwen3 235B A22B 2507, Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), gpt-oss-20b (low), Qwen3 VL 235B A22B, Qwen3 Next 80B A3B, Qwen3 Coder Next (FP8), gpt-oss-20b (high), Nemotron 3 Nano (FP4), DeepSeek V3 (Dec), GLM-4.6V (non-reasoning), Qwen3 235B (non-reasoning) (FP8), Llama 4 Scout, Qwen3 VL 30B A3B, Llama 3.3 70B, GLM-4.5V, Llama 3.1 8B, Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4), GLM-4.5V (non-reasoning) e Gemma 3 27B.
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 Novita, 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.