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Comparação de modelos
Compare a qualidade do resultado, o custo total para obtê-lo e a latência de ponta a ponta.
Escolha um modelo. Adicione um concorrente se precisar.
Sua linha de base desbloqueia recomendações de fronteira personalizadas. O segundo campo é opcional e abre o detalhamento completo de qualidade, custo e latência.
Acompanhe o modelo que você usa
Em poucas semanas podem surgir modelos com melhor relação entre inteligência e custo. Execute esta verificação uma vez por dia para receber um aviso assim que o modelo usado ficar para trás: 200 enquanto ainda mantém a fronteira, 409 quando algo dá mais inteligência pelo dinheiro.
Adicione a habilidade ao seu agente de programação
Uma habilidade do agente que garante que cada vez que seu agente escolher um LLM para seus projetos, ele escolha o melhor modelo de inteligência por dólar. Economize custos e obtenha o máximo de inteligência.
Filtros e eixos
Ajuste as métricas e o grupo de modelos. O gráfico é atualizado na hora.
O eixo logarítmico é centralizado no custo mediano dos modelos exibidos, seguindo a regra da AA. Distâncias iguais representam proporções de custo iguais. O quadrante verde continua relativo ao grupo exibido.
O 18 LLMs que oferece mais inteligência pelo dinheiro (2026-07-17)
Dos modelos 571 no conjunto de dados, o 18 está no Pareto frontier de inteligência versus custo: nenhum outro modelo é mais inteligente e mais barato de operar. O modelo de fronteira mais barato é Llama 4 Scout (inteligência 10.00 para $11.5 por execução de benchmark); o mais inteligente é Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback) (intelligence 59.90, $5631). Every model name links to a page with its numbers, whether it holds the frontier, and what beats it.
Fronteira geral: do mais barato ao mais inteligente
| # | Modelo | Criador | Pontuação de inteligência (Intelligence Index) | Custo do benchmark (USD) | Tempo total (E2E) | Pesos para download | Lançado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Llama 4 Scout | Meta | 10.00 | $11.5 | 6.48s | 2025-04-05 | |
| 2 | DeepSeek V3 (Dec '24) | DeepSeek | 14.20 | $19.8 | - | 2024-12-26 | |
| 3 | gpt-oss-120b (low) | OpenAI | 14.90 | $24.2 | 8.77s | 2025-08-05 | |
| 4 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 37.20 | $25.2 | 39.6s | 2026-04-22 | |
| 5 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 40.30 | $74.3 | 60.1s | 2026-04-24 | |
| 6 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 42.20 | $98.5 | 46.2s | 2026-04-22 | |
| 7 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 44.30 | $176 | 80.0s | 2026-04-24 | |
| 8 | MiniMax-M3 | MiniMax | 44.40 | $204 | 31.9s | 2026-06-01 | |
| 9 | GPT-5.6 Terra (medium) | OpenAI | 45.60 | $240 | 5.90s | 2026-07-09 | |
| 10 | GPT-5.6 Luna (high) | OpenAI | 46.10 | $275 | 9.51s | 2026-07-09 | |
| 11 | GPT-5.6 Sol (low) | OpenAI | 49.40 | $353 | 13.4s | 2026-07-09 | |
| 12 | Muse Spark 1.1 (xhigh) | Meta | 50.60 | $548 | 22.5s | 2026-07-09 | |
| 13 | GPT-5.6 Sol (medium) | OpenAI | 53.60 | $593 | 14.9s | 2026-07-09 | |
| 14 | Grok 4.5 (high) | SpaceXAI | 53.80 | $602 | 14.0s | 2026-07-08 | |
| 15 | GPT-5.6 Sol (high) | OpenAI | 55.90 | $956 | 20.7s | 2026-07-09 | |
| 16 | GPT-5.6 Sol (xhigh) | OpenAI | 57.70 | $1543 | 50.0s | 2026-07-09 | |
| 17 | GPT-5.6 Sol (max) | OpenAI | 58.90 | $2824 | 148.1s | 2026-07-09 | |
| 18 | Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback) | Anthropic | 59.90 | $5631 | 132.0s | 2026-06-09 |
Fronteira de pesos baixáveis: os LLM auto-hospedáveis com melhor relação inteligência-preço (open weights)
| # | Modelo | Criador | Pontuação de inteligência (Intelligence Index) | Custo do benchmark (USD) | Tempo total (E2E) | Pesos para download | Lançado |
|---|
Todos os modelos 571 comparados Como a fronteira evoluiu Com que rapidez os modelos de fronteira são substituídos Esta tabela em Markdown
Como o Model Picker classifica os LLMs
O que é a fronteira de Pareto dos LLMs?
O conjunto de modelos que nenhum outro supera nos dois eixos ao mesmo tempo. No gráfico padrão, nenhum modelo é simultaneamente mais inteligente e mais barato de executar. Os demais são dominados: há uma opção com mais inteligência pelo mesmo valor ou a mesma inteligência por menos.
Por que o custo total para executar o benchmark em vez do preço por token?
O preço por token esconde quantos tokens o modelo consome, e modelos de raciocínio podem consumir muitos. O Model Picker usa o custo total informado pela Artificial Analysis para executar toda a avaliação Intelligence Index; assim, um modelo barato por token que raciocina longamente mostra seu custo real.
O que mede o índice de inteligência?
Artificial Analysis Intelligence Index combina testes de raciocínio, conhecimento, matemática, programação e agentes. O Model Picker usa a pontuação publicada e nunca recalcula os modelos.
Qual LLM com pesos para download oferece a melhor relação entre inteligência e custo?
A open-weights frontier da tabela reúne modelos com pesos baixáveis que nenhum modelo auto-hospedável supera em inteligência e custo ao mesmo tempo. Cada linha oferece ótimo custo-benefício na sua faixa; algumas licenças restringem o uso comercial.
O modelo que uso ainda é o melhor valor?
Digite o nome na comparação acima. A orientação mostra o melhor modelo da fronteira com custo igual ou menor e a próxima opção adequada para obter mais inteligência. Agentes e tarefas cron podem fazer a mesma pergunta com uma única solicitação à API; a resposta passa a 409 no dia em que surge uma alternativa melhor.
Quão recentes são esses dados?
O conjunto de dados é atualizado a cada seis horas por Artificial Analysis e outras fontes; esta página foi renderizada a partir do instantâneo 2026-07-17. As métricas se movem entre os instantâneos à medida que os modelos são medidos novamente, portanto, um número entre aspas deve conter a data do instantâneo.