SiliconFlow: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por SiliconFlow para seu caso de uso.
Mais inteligente
GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)Intelligence Index
37 modelos no total
Mais rápido
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.2 (max) (FP8)
Gemma 4 12B (non-reasoning)Gemma 4 12BVelocidade de saída
37 modelos no total
Menor preço
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3-Flash
Hy3 (FP8)Preço combinado (por 1M de tokens)
37 modelos no total
SiliconFlow oferece 37 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 SiliconFlow são GLM-5.3-Flash (42), DeepSeek V4.1 Flash (max) (39) e DeepSeek V4 Pro 0813 (max) (36).
- Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são DeepSeek V4 Flash Vision (max) (221 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max) (168 t/s) e GLM-5.2 (max) (FP8) (121 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 92% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) (1.44s), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) (1.54s) e Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) (2.36s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) ($0.07), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) ($0.07) e DeepSeek V4.1 Flash (max) ($0.09) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
- Em tamanho da janela de contexto, GLM-5.2 (max) (FP8) (1M), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) (1M) e DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por SiliconFlow.
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
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-Flash | 1M | Aberto | 42 | $0.50 | 55 | 1.55 | 46.86 | 36.25 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | Aberto | 39 | $0.86 | 163 | 2.05 | 17.36 | 12.25 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | Aberto | 36 | $1.45 | 92 | 1.70 | 28.75 | 21.64 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | Proprietário | 35 | $2.51 | 217 | 1.36 | 12.86 | 9.20 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | Aberto | 34 | $0.15 | 49 | 2.02 | 53.45 | 41.14 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | Aberto | 34 | $0.85 | 126 | 1.29 | 21.18 | 15.91 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8) | 1.05M | Aberto | 30 | -- | 52 | 1.68 | 94.95 | 83.70 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8) | 1.05M | Aberto | 30* | -- | 50 | 2.19 | 51.70 | 39.58 | |||
 MiniMax-M3 (FP8) | 1M | Aberto | 29 | $0.45 | 87 | 2.76 | 31.60 | 23.07 | |||
GLM-5 (FP8) | 200k | Aberto | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2.6 (FP8) | 262k | Aberto | 27 | $0.61 | 27 | 1.59 | 182.00 | 162.19 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | Aberto | 26 | $1.55 | 59 | 2.06 | 74.79 | 64.26 | |||
Hy3 (FP8) | 256k | Aberto | 25 | $0.07 | 85 | 2.97 | 32.35 | 23.50 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | Aberto | 24 | $0.12 | 55 | 1.55 | 32.92 | 22.35 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | Aberto | 24* | -- | 30 | 2.38 | 19.17 | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | Aberto | 24 | $0.10 | 57 | 1.52 | 109.31 | 98.97 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 24* | -- | 29 | 1.55 | 19.04 | -- | |||
Kimi K2.5 (FP8) | 262k | Aberto | 23* | -- | 27 | 2.22 | 131.02 | 110.23 | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | Aberto | 23* | -- | 22 | 3.62 | 119.06 | 92.35 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8) | 1.05M | Aberto | 22* | -- | 95 | 1.44 | 6.71 | -- | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 205k | Aberto | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (FP8) | 164k | Aberto | 21* | -- | 22 | 2.60 | 114.82 | 89.78 | |||
Qwen3.6 27B (FP8) | 262k | Aberto | 21 | $0.36 | 36 | 3.16 | 175.95 | 158.80 | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | Aberto | 19* | -- | 52 | 1.91 | 50.18 | 38.62 | |||
 LongCat 2.0 (FP8) | 262k | Aberto | 19 | $0.15 | 72 | 2.46 | 37.27 | 27.84 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | Aberto | 18 | $0.32 | 106 | 1.84 | 57.51 | 50.94 | |||
 Step 3.5 Flash (FP8) | 262k | Aberto | 17* | -- | 69 | 1.62 | 37.76 | 28.91 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8) | 164k | Aberto | 16* | -- | 13 | 4.50 | 43.87 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | Aberto | 16 | $0.21 | 53 | 1.74 | 49.16 | 37.94 | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | Aberto | 15 | $0.54 | 42 | 3.58 | 56.43 | 41.03 | |||
Gemma 4 12B | 262k | Aberto | 14* | -- | 113 | 2.42 | 24.50 | 17.67 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 14* | -- | 45 | 3.51 | 14.52 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8) | 262k | Aberto | 13* | -- | 99 | 2.49 | 7.54 | -- | |||
 Seed-OSS-36B-Instruct | 262k | Aberto | 12* | -- | 40 | 2.90 | 65.66 | 50.21 | |||
GLM-4.6V | 128k | Aberto | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | Aberto | 11 | $0.16 | 38 | 2.24 | 68.09 | 52.67 | |||
GLM-4.5-Air | 98.3k | Aberto | 11* | -- | 68 | 2.54 | 39.10 | 29.25 | |||
Gemma 4 12B (non-reasoning) | 262k | Aberto | 9* | -- | 115 | 2.40 | 6.73 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 128k | Aberto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Ling-flash-2.0 | 131k | Aberto | 8* | -- | 5 | 2.47 | 99.87 | -- | |||
Qwen2.5 72B (FP8) | 32k | Aberto | 8* | -- | 29 | 4.24 | 21.54 | -- | |||
 ERNIE 4.5 300B A47B | 131k | Aberto | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Ring-flash-2.0 | 131k | Aberto | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre SiliconFlow
SiliconFlow oferece 37 modelos que acompanhamos: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8), GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (non-reasoning), Ling-flash-2.0 e Qwen2.5 72B (FP8).
O modelo mais inteligente disponível em SiliconFlow é GLM-5.3-Flash, com 42 pontos no Intelligence Index.
O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por SiliconFlow é DeepSeek V4 Flash Vision (max), com 220.6 tokens por segundo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em SiliconFlow é GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), com 1.44s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por SiliconFlow é DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), com $0.07 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em SiliconFlow variam em até 14x entre os modelos, de $0.07 por 1M de tokens no DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) a $1.03 por 1M de tokens no GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8).
Sim. SiliconFlow oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.
30 de 37 modelos oferecidos por SiliconFlow são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 37 modelos oferecidos por SiliconFlow são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. SiliconFlow oferece 28 modelos de raciocínio: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash Vision (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8) e GLM-4.5-Air. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. 36 dos 37 modelos oferecidos por SiliconFlow são de pesos abertos: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (non-reasoning) (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), DeepSeek V3.2 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, Qwen3.5 9B (FP8), GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (non-reasoning), Ling-flash-2.0 e Qwen2.5 72B (FP8).
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 SiliconFlow, 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.