SambaNova: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por SambaNova para seu caso de uso.
Mais inteligente
Updated
MiniMax-M3
Gemma 4 31BGemma 4 31B (non-reasoning)
DeepSeek V3.1 (non-reasoning)DeepSeek V3.1Intelligence Index
8 modelos no total
Mais rápido
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (high)
Llama 3.3 70BGemma 4 31B (non-reasoning)Gemma 4 31BVelocidade de saída
8 modelos no total
Menor preço
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)Gemma 4 31BGemma 4 31B (non-reasoning)Llama 3.3 70BPreço combinado (por 1M de tokens)
8 modelos no total
SambaNova 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 SambaNova são MiniMax-M3 (29), Gemma 4 31B (15) e Gemma 4 31B (non-reasoning) (14).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são gpt-oss-120b (low) (746 t/s), gpt-oss-120b (high) (706 t/s) e Llama 3.3 70B (274 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 269% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Llama 3.3 70B (2.12s), Gemma 4 31B (non-reasoning) (2.86s) e DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (3.69s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, gpt-oss-120b (high) ($0.26), gpt-oss-120b (low) ($0.26) e Gemma 4 31B ($0.46) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 2.6x entre os modelos.
- Em tamanho da janela de contexto, MiniMax-M3 (1M), Gemma 4 31B (131k) e Gemma 4 31B (non-reasoning) (131k) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por SambaNova.
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MiniMax-M3 | 1.05M | Aberto | 29 | $3.83 | 52 | 4.21 | 52.64 | 38.74 | |||
MiniMax-M2.7 | 197k | Aberto | 23 | $0.33 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 8.19k | Aberto | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 8.19k | Aberto | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 Terminus | 131k | Aberto | 15 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 131k | Aberto | 15 | $0.28 | 199 | 7.61 | 18.84 | 8.72 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) | 128k | Aberto | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 131k | Aberto | 14* | -- | 192 | 2.28 | 4.88 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 131k | Aberto | 14* | -- | 185 | 3.02 | 5.72 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Aberto | 13* | -- | 115 | 3.03 | 24.84 | 17.45 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Aberto | 12 | $0.15 | 699 | 2.14 | 5.71 | 2.86 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Aberto | 10* | -- | 850 | 1.32 | 4.26 | 2.35 | |||
 Qwen3 32B | 32.8k | Aberto | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 Distill Llama 70B | 131k | Aberto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | Aberto | 8* | -- | 228 | 2.97 | 5.16 | -- | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | 32.8k | Aberto | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre SambaNova
SambaNova oferece 8 modelos que acompanhamos: MiniMax-M3, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), DeepSeek V3.1 (non-reasoning), DeepSeek V3.1, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low) e Llama 3.3 70B.
O modelo mais inteligente disponível em SambaNova é MiniMax-M3, com 29 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por SambaNova é gpt-oss-120b (low), com 745.7 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em SambaNova é Llama 3.3 70B, com 2.12s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por SambaNova é gpt-oss-120b (high), com $0.26 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em SambaNova variam em até 12x entre os modelos, de $0.26 por 1M de tokens no gpt-oss-120b (high) a $3.15 por 1M de tokens no DeepSeek V3.1.
Sim. SambaNova 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 SambaNova são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 8 modelos oferecidos por SambaNova são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. SambaNova oferece 5 modelos de raciocínio: MiniMax-M3, Gemma 4 31B, DeepSeek V3.1, gpt-oss-120b (high) e gpt-oss-120b (low). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. Todos os 8 modelos oferecidos por SambaNova 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 SambaNova, 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.