Multiverse Computing：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 Multiverse Computing 提供的最佳模型。
最智能
Updated
GLM-5.3 (max)GLM-5.2 (max)
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Quasar 438B (max)Intelligence Index
共 7 个模型
速度最快
Qwen3.8 27B (non-reasoning)Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)GLM-5.3 (max)输出速度
共 7 个模型
价格最低
Qwen3.8 27B (xhigh)Qwen3.8 27B (medium)Qwen3.8 27B (low)Qwen3.8 27B (non-reasoning)Quasar 438B (max)每 100 万 token 的混合价格
共 7 个模型
Multiverse Computing 提供 7 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，Multiverse Computing 上表现最好的模型是 GLM-5.3 (max)（45）、GLM-5.2 (max)（34）和Qwen3.8 27B (xhigh)（34）。
- 输出速度方面，最快的模型是 Qwen3.8 27B (non-reasoning)（214 t/s）、Qwen3.8 27B (xhigh)（195 t/s）和Qwen3.8 27B (medium)（193 t/s）。 各模型之间的速度差异显著，最快与最慢相差 55%。
- 延迟方面，Qwen3.8 27B (non-reasoning)（0.80 秒）、Qwen3.8 27B (xhigh)（11.05 秒）和Qwen3.8 27B (medium)（11.19 秒） 的首个答案 Token 延迟最低。
- 价格方面，Qwen3.8 27B (xhigh)（$0.56）、Qwen3.8 27B (medium)（$0.56）和Qwen3.8 27B (low)（$0.56） 每 100 万 token 的混合价格最低。
- 上下文窗口方面，GLM-5.3 (max)（1M）、GLM-5.2 (max)（1M）和Quasar 438B (max)（1M） 支持 Multiverse Computing 上最大的上下文窗口。
智能评测
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 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
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) | 1M | 开放 | 45 | $6.82 | 123 | 1.33 | 21.70 | 16.30 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | 开放 | 34 | $2.31 | 107 | 1.20 | 24.65 | 18.75 | |||
Qwen3.8 27B (xhigh) | 262k | 开放 | 34 | $1.98 | 197 | 0.66 | 13.35 | 10.15 | |||
Qwen3.8 27B (medium) | 262k | 开放 | 28 | $2.36 | 186 | 0.79 | 14.21 | 10.74 | |||
Quasar 438B (max) | 1M | 专有 | 27 | $2.02 | 143 | 1.15 | 18.65 | 14.00 | |||
Qwen3.8 27B (low) | 262k | 开放 | 26 | $2.19 | 192 | 0.65 | 13.68 | 10.42 | |||
Qwen3.8 27B (non-reasoning) | 262k | 开放 | 20 | $5.69 | 209 | 0.77 | 3.17 | -- | |||
 Mistral Small 3.1 | 128k | 开放 | 7 | $0.04 | 75 | 1.11 | 7.73 | -- | |||
关键定义
常见问题
关于 Multiverse Computing 的常见问题
Multiverse Computing 提供我们跟踪的 7 个模型：GLM-5.3 (max)、GLM-5.2 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Quasar 438B (max)、Qwen3.8 27B (low)和Qwen3.8 27B (non-reasoning)。
Multiverse Computing 上最智能的模型是 GLM-5.3 (max)，Intelligence Index 得分为 45。
按输出速度计算，Multiverse Computing 上最快的模型是 Qwen3.8 27B (non-reasoning)，速度为每秒 214.4 个 token。
Multiverse Computing 上首个答案 Token 延迟最低的模型是 Qwen3.8 27B (non-reasoning)，延迟为 0.80 秒。延迟越低，初始响应越快。
按混合价格计算，Multiverse Computing 上最实惠的模型是 Qwen3.8 27B (xhigh)，每 100 万 token 的价格为 $0.56（缓存命中/输入/输出比例为 7:2:1）。
Multiverse Computing 上各模型价格最多相差 2 倍，从最实惠的 Qwen3.8 27B (xhigh)（每 100 万 token $0.56）到最昂贵的 GLM-5.2 (max)（每 100 万 token $1.34）。
是，Multiverse Computing 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，Multiverse Computing 上全部 7 个模型均支持用于结构化输出的 JSON 模式。
是，Multiverse Computing 上全部 7 个模型均支持函数调用（工具使用）。
是，Multiverse Computing 提供 6 个推理模型：GLM-5.3 (max)、GLM-5.2 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Quasar 438B (max)和Qwen3.8 27B (low)。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，Multiverse Computing 上 7 个模型中有 6 个是开放权重模型：GLM-5.3 (max)、GLM-5.2 (max)、Qwen3.8 27B (xhigh)、Qwen3.8 27B (medium)、Qwen3.8 27B (low)和Qwen3.8 27B (non-reasoning)。
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 Multiverse Computing 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。