DigitalOcean：模型智能、性能与价格
本分析旨在帮助你根据使用场景，选择 DigitalOcean 提供的最佳模型。
最智能
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashIntelligence Index
共 25 个模型
速度最快
MiniMax-M3.1-FlashDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)GLM-5.3-Flash
Beam 1.0
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B输出速度
共 25 个模型
价格最低
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)
Ministral 3 14BMiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-Flash
Gemma 4 31B每 100 万 token 的混合价格
共 25 个模型
DigitalOcean 提供 25 个模型，每个模型的智能、性能和价格特征各不相同。 下方对比了各模型的关键指标。
- 智能方面，DigitalOcean 上表现最好的模型是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（45）、GLM-5.3 (max)（45）和Kimi K3 (max)（44）。
- 输出速度方面，最快的模型是 MiniMax-M3.1-Flash（375 t/s）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（324 t/s）和GLM-5.3-Flash（267 t/s）。 各模型之间的速度差异显著，最快与最慢相差 63%。
- 延迟方面，DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)（0.79 秒）、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)（0.88 秒）和DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning)（0.94 秒） 的首个答案 Token 延迟最低。
- 价格方面，DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（$0.08）、Ministral 3 14B（$0.09）和MiniMax-M3.1-Flash（$0.10） 每 100 万 token 的混合价格最低。
- 上下文窗口方面，GLM-5.3 (max)（1M）、Kimi K3 (max)（1M）和MiniMax-M3.1-Flash（1M） 支持 DigitalOcean 上最大的上下文窗口。
智能评测
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Index 与价格
上下文窗口
上下文窗口
价格
Intelligence Index 与价格
性能摘要
输出速度与价格
速度
按输出速度（每秒 token 数）衡量
输出速度
延迟
按首 Token 延迟（秒）衡量
延迟: 首个答案 Token 延迟
缓存行为
缓存命中率
每任务成本与缓存命中率
端到端响应时间
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
端到端响应时间与价格
进一步分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1.05M | 开放 | 45 | $1.97 | 54 | 0.89 | 47.16 | 37.02 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | 开放 | 44 | $1.90 | 48 | 1.19 | 53.79 | 42.08 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | 开放 | 42 | $0.42 | 262 | 0.70 | 10.23 | 7.63 | |||
 Qwen3.8 2.4T A95B | 262k | 开放 | 40 | $1.80 | 44 | 0.86 | 57.19 | 45.06 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | 开放 | 39 | $1.75 | 56 | 0.86 | 45.54 | 35.74 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | 开放 | 36 | $1.61 | 57 | 0.82 | 44.49 | 34.94 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | 开放 | 34 | $0.16 | 66 | 0.87 | 38.89 | 30.41 | |||
GLM-5.3 (low) | 1.05M | 开放 | 34 | $0.84 | 56 | 0.82 | 45.66 | 35.88 | |||
Beam 1.0 | 1.05M | 开放 | 30 | $0.12 | 235 | 0.55 | 11.18 | 8.51 | |||
Kimi K3 (low) | 1M | 开放 | 30 | $0.92 | 48 | 1.15 | 53.57 | 41.94 | |||
Nemotron 3.5 Super VL | 131k | 开放 | 26 | $0.35 | 182 | 0.65 | 14.42 | 11.01 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) | 1.05M | 开放 | 25 | $1.20 | 57 | 0.75 | 9.49 | -- | |||
MiniMax-M2.5 | 197k | 开放 | 23* | -- | 84 | 1.03 | 30.97 | 23.95 | |||
DeepSeek V3.2 | 128k | 开放 | 21* | -- | 86 | 0.84 | 29.79 | 23.16 | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) | 131k | 开放 | 21* | -- | 16 | 1.58 | 32.67 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning) | 1.05M | 开放 | 20 | $0.43 | 57 | 0.83 | 9.60 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 131k | 开放 | 18 | $0.17 | 17 | 1.37 | 213.36 | 183.24 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 128k | 开放 | 16* | -- | 84 | 0.89 | 6.86 | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | 开放 | 15 | $0.05 | 45 | 2.09 | 52.01 | 38.76 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | 开放 | 14* | -- | 46 | 2.00 | 12.92 | -- | |||
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B | 65.5k | 开放 | 10* | -- | 233 | 0.96 | 11.70 | 8.59 | |||
 Llama 4 Maverick | 128k | 开放 | 9 | $0.01 | 16 | 1.04 | 33.24 | -- | |||
Ministral 3 14B | 262k | 开放 | 6 | $0.03 | 38 | 1.05 | 14.28 | -- | |||
关键定义
常见问题
关于 DigitalOcean 的常见问题
DigitalOcean 提供我们跟踪的 25 个模型：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.3 (low)、Beam 1.0、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)、MiniMax-M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning)、DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning)、Qwen3.5 397B A17B、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B、Llama 4 Maverick和Ministral 3 14B。
DigitalOcean 上最智能的模型是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)，Intelligence Index 得分为 45。
按输出速度计算，DigitalOcean 上最快的模型是 MiniMax-M3.1-Flash，速度为每秒 374.7 个 token。
DigitalOcean 上首个答案 Token 延迟最低的模型是 DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)，延迟为 0.79 秒。延迟越低，初始响应越快。
按混合价格计算，DigitalOcean 上最实惠的模型是 DeepSeek V4 Flash 0731 (max)，每 100 万 token 的价格为 $0.08（缓存命中/输入/输出比例为 7:2:1）。
DigitalOcean 上各模型价格最多相差 31 倍，从最实惠的 DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（每 100 万 token $0.08）到最昂贵的 Kimi K3 (low)（每 100 万 token $2.31）。
是，DigitalOcean 提供兼容 OpenAI 的 API，可以轻松从 OpenAI 切换，或继续使用现有的 OpenAI SDK 集成。
是，DigitalOcean 上全部 25 个模型均支持用于结构化输出的 JSON 模式。
是，DigitalOcean 上全部 25 个模型均支持函数调用（工具使用）。
是，DigitalOcean 提供 18 个推理模型：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.3 (low)、Beam 1.0、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、MiniMax-M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B、Gemma 4 31B和Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B。推理模型会先进行扩展思考来解决复杂问题，再给出答案。
是，DigitalOcean 上 25 个模型中有 24 个是开放权重模型：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.3 (low)、Beam 1.0、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning)、MiniMax-M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning)、DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning)、Qwen3.5 397B A17B、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B、Llama 4 Maverick和Ministral 3 14B。
会。服务商性能可能因基础设施变化、负载均衡和更新而随时间波动。我们持续对所有服务商进行基准测试，并在“随时间变化”图表中展示历史性能趋势。
选择 DigitalOcean 上的模型时，请考虑：智能（适合质量敏感型任务）、输出速度（适合吞吐量密集型任务）、延迟（适合需要快速首次响应的交互式应用）、价格（适合成本敏感型工作负载），以及上下文窗口大小、JSON 模式或函数调用支持等功能。