Nebius: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 Nebius 提供的最佳模型。
最智能
UpdatedIntelligence Index
共 27 个模型
速度最快
输出速度
共 27 个模型
价格最低
每 100 万 token 的混合价格
共 27 个模型
Nebius 提供 27 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,Nebius 上表现最好的模型是 GLM-5.3-Flash(42)、DeepSeek V4.1 Flash (max)(39)和DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(34)。
- 输出速度方面,最快的模型是 MiniMax-M3 (FP8)(327 t/s)、Nemotron 3 Ultra(311 t/s)和gpt-oss-120b (high) (Base)(289 t/s)。
- 延迟方面,GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)(1.00 秒)、Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)(1.03 秒)和DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)(1.26 秒) 的首个答案 Token 延迟最低。
- 价格方面,Nemotron 3.5 Lightning (BF16)($0.08)、Nemotron 3 Nano($0.08)和Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)($0.12) 每 100 万 token 的混合价格最低。
- 上下文窗口方面,MiniMax-M3 (FP8)(1M)、GLM-5.3-Flash(1M)和DeepSeek V4.1 Flash (max)(1M) 支持 Nebius 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) (FP4) | 1M | 开放 | 45 | $8.68 | 361 | 1.52 | 8.45 | 5.54 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | 开放 | 44 | $9.22 | 224 | 1.09 | 12.25 | 8.92 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | 开放 | 42 | $1.19 | 204 | 2.72 | 14.95 | 9.78 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | 开放 | 39 | $3.13 | 165 | 1.39 | 16.55 | 12.12 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | 开放 | 36 | $8.43 | 181 | 2.08 | 15.91 | 11.07 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | 开放 | 34 | $0.65 | 70 | 1.95 | 37.71 | 28.60 | |||
GLM-5.2 (max) (FP4) | 432k | 开放 | 34 | $2.94 | 260 | 1.04 | 10.64 | 7.68 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1M | 开放 | 30 | $9.70 | 166 | 1.22 | 30.63 | 26.40 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1M | 开放 | 30* | -- | 156 | 1.29 | 17.23 | 12.74 | |||
Kimi K3 (low) | 1M | 开放 | 30 | $5.77 | 196 | 1.12 | 13.88 | 10.21 | |||
MiniMax-M3 (FP8) | 1.05M | 开放 | 29 | $1.91 | 305 | 1.52 | 9.71 | 6.56 | |||
Kimi K2.6 | 262k | 开放 | 27 | $1.91 | 250 | 1.66 | 21.43 | 17.78 | |||
GLM-5.1 (FP8, Base) | 200k | 开放 | 26 | $2.62 | 41 | 1.78 | 105.47 | 91.61 | |||
Kimi K2.7 Code (FP4) | 256k | 开放 | 26 | $1.89 | 239 | 1.39 | 12.81 | 9.33 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8, Base) | 200k | 开放 | 24* | -- | 41 | 1.76 | 13.99 | -- | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | 262k | 开放 | 24* | -- | 250 | 1.50 | 3.51 | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 256k | 开放 | 23 | $1.16 | 320 | 2.02 | 10.68 | 7.10 | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4) | 432k | 开放 | 22* | -- | 222 | 1.01 | 3.26 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (Base, FP4) | 262k | 开放 | 21* | -- | 143 | 1.71 | 5.21 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning) | 1.05M | 开放 | 21* | -- | 161 | 1.28 | 4.39 | -- | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning) | 1.05M | 开放 | 20 | $4.28 | 180 | 2.19 | 4.97 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4) | 262k | 开放 | 18 | $0.47 | 140 | 1.71 | 28.13 | 22.83 | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 1.05M | 开放 | 13 | $0.09 | 269 | 1.04 | 10.31 | 7.42 | |||
Nemotron 3 Super | 256k | 开放 | 13 | $1.64 | 207 | 1.48 | 13.57 | 9.68 | |||
Qwen3 235B 2507 | 262k | 开放 | 12* | -- | 58 | 1.41 | 10.00 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) (Base) | 128k | 开放 | 12 | $0.11 | 252 | 1.01 | 10.93 | 7.93 | |||
gpt-oss-120b (low) Base | 128k | 开放 | 10* | -- | 242 | 0.98 | 11.30 | 8.26 | |||
Nemotron 3 Nano | 262k | 开放 | 9 | $0.02 | 109 | 1.07 | 23.95 | 18.30 | |||
Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning) | 262k | 开放 | 8* | -- | 48 | 1.08 | 11.41 | -- | |||
Hermes 4 405B (FP8) | 128k | 开放 | 7* | -- | 38 | 2.41 | 67.41 | 52.00 | |||
Hermes 4 405B (non-reasoning) (FP8) | 128k | 开放 | 7* | -- | 39 | 2.38 | 15.19 | -- | |||
Gemma 3 27B (FP8) | 110k | 开放 | 5 | $0.20 | 48 | 3.07 | 13.42 | -- | |||
关键定义
常见问题
关于 Nebius 的常见问题
Nebius 提供我们跟踪的 27 个模型:GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8, Base)、Kimi K2.7 Code (FP4)、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8, Base)、Kimi K2.6 (non-reasoning)、Nemotron 3 Ultra、GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (Base, FP4)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)、Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)、Nemotron 3 Super、Qwen3 235B 2507、gpt-oss-120b (high) (Base)、gpt-oss-120b (low) Base、Nemotron 3 Nano、Qwen3 30B A3B 2507 (non-reasoning)、Hermes 4 405B (FP8)、Hermes 4 405B (non-reasoning) (FP8)和Gemma 3 27B (FP8)。
Nebius 上最智能的模型是 GLM-5.3-Flash,Intelligence Index 得分为 42。
按输出速度计算,Nebius 上最快的模型是 MiniMax-M3 (FP8),速度为每秒 327.1 个 token。
Nebius 上首个答案 Token 延迟最低的模型是 GLM-5.2 (non-reasoning) (FP4),延迟为 1.00 秒。延迟越低,初始响应越快。
按混合价格计算,Nebius 上最实惠的模型是 Nemotron 3.5 Lightning (BF16),每 100 万 token 的价格为 $0.08(缓存命中/输入/输出比例为 7:2:1)。
Nebius 上各模型价格最多相差 25 倍,从最实惠的 Nemotron 3.5 Lightning (BF16)(每 100 万 token $0.08)到最昂贵的 DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)(每 100 万 token $1.93)。
是,Nebius 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,Nebius 上全部 27 个模型均支持用于结构化输出的 JSON 模式。
是,Nebius 上全部 27 个模型均支持函数调用(工具使用)。
是,Nebius 提供 18 个推理模型:GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3 (FP8)、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8, Base)、Kimi K2.7 Code (FP4)、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.5 397B A17B (Base, FP4)、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)、Nemotron 3 Super、gpt-oss-120b (high) (Base)、gpt-oss-120b (low) Base、Nemotron 3 Nano和Hermes 4 405B (FP8)。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,Nebius 上全部 27 个模型均为开放权重模型。
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 Nebius 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。