SambaNova: inteligência, desempenho e preço dos modelos

SambaNova
SambaNova

Análise dos modelos oferecidos por SambaNova em métricas importantes como qualidade, preço, velocidade de saída, latência, janela de contexto e outras. Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por SambaNova para seu caso de uso.

Mais inteligente

#1
MiniMax-M2.7
MiniMax-M2.7
38
#2
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
29
#3
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
24
#4
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
22
#5
DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1
21

Intelligence Index

8 modelos no total

Mais rápido

#1
gpt-oss-120b (low)
gpt-oss-120b (low)
735 t/s
#2
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
710 t/s
#3
MiniMax-M2.7
MiniMax-M2.7
403 t/s
#4
Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B
292 t/s
#5
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
198 t/s

Velocidade de saída

8 modelos no total

Menor preço

#1
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
$0.26
#2
gpt-oss-120b (low)
gpt-oss-120b (low)
$0.26
#3
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
$0.46
#4
Gemma 4 31B
Gemma 4 31B
$0.46
#5
Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B
$0.66

Preço combinado (por 1M de tokens)

8 modelos no total

Indica um modelo de raciocínio

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-M2.7 (38), Gemma 4 31B (29) e gpt-oss-120b (high) (24).
  • Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são gpt-oss-120b (low) (735 t/s), gpt-oss-120b (high) (710 t/s) e MiniMax-M2.7 (403 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 271% entre o mais rápido e o mais lento.
  • Em latência, Llama 3.3 70B (1.93s), Gemma 4 31B (2.52s) e DeepSeek V3.1 (2.92s) 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-M2.7 (197k), Gemma 4 31B (131k) e gpt-oss-120b (high) (131k) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por SambaNova.

Destaques

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Avaliações de inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

No data available

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Janela de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preços

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Resumo do desempenho

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Velocidade

Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latência

Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

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

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Análises adicionais
Logo: MiniMax
MiniMax-M2.7
197k
Aberto
38
$0.35
403
1.83
9.19
6.11
Logo: DeepSeek
DeepSeek V3.2
32.8k
Aberto
32
$1.22
--
--
--
--
Logo: DeepSeek
DeepSeek V3.1 Terminus
131k
Aberto
30
--
--
--
--
--
Logo: Google
Gemma 4 31B
131k
Aberto
29
$0.10
197
3.00
14.33
8.80
Logo: DeepSeek
DeepSeek V3.2
8.19k
Aberto
25*
--
--
--
--
--
Logo: OpenAI
gpt-oss-120b (high)
131k
Aberto
24
$0.10
710
1.66
5.18
2.82
Logo: Google
Gemma 4 31B
131k
Aberto
22
$0.10
198
2.52
5.04
--
Logo: DeepSeek
DeepSeek V3.1 Terminus
128k
Aberto
21*
--
--
--
--
--
Logo: DeepSeek
DeepSeek V3.1
131k
Aberto
21*
--
185
2.92
5.63
--
Logo: DeepSeek
DeepSeek V3.1
128k
Aberto
21*
--
116
2.69
24.25
17.25
Logo: OpenAI
gpt-oss-120b (low)
131k
Aberto
15
$0.03
735
1.25
4.65
2.72
Logo: Alibaba
Qwen3 32B
32.8k
Aberto
12
--
--
--
--
--
Logo: DeepSeek
DeepSeek R1 Distill Llama 70B
131k
Aberto
10*
--
--
--
--
--
Logo: Meta
Llama 3.3 70B
128k
Aberto
9
$0.09
292
1.93
3.64
--
Logo: Alibaba
Qwen3 32B
32.8k
Aberto
9*
--
--
--
--
--

Principais definições

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre SambaNova

O modelo mais inteligente disponível em SambaNova é MiniMax-M2.7, com 38 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por SambaNova é gpt-oss-120b (low), com 734.8 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em SambaNova é Llama 3.3 70B, com 1.93s. 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-M2.7, Gemma 4 31B, gpt-oss-120b (high), DeepSeek V3.1 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.