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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 11 LLMs que oferece mais inteligência pelo dinheiro (2026-08-31)
Dos modelos 614 no conjunto de dados, o 11 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 GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) (inteligência 26.80 para $10.2 por execução de benchmark); o mais inteligente é Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (inteligência 63.10, $3836). O modelo mais inteligente com pesos disponíveis para download — e que pode ser auto-hospedado — na sua própria fronteira é Kimi K3 (max) por Kimi (inteligência 59.70, $2425). Cada nome de modelo está vinculado a uma página com seus números, se ele mantém a fronteira e o que a supera.
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 | GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | OpenAI | 26.80 | $10.2 | 5.53s | 2026-07-09 | |
| 2 | GPT-5.6 Luna (low) | OpenAI | 33.90 | $13.9 | 6.38s | 2026-07-09 | |
| 3 | GPT-5.6 Luna (medium) | OpenAI | 38.90 | $21.5 | 6.86s | 2026-07-09 | |
| 4 | GPT-5.6 Luna (high) | OpenAI | 47.00 | $55.9 | 19.3s | 2026-07-09 | |
| 5 | GPT-5.6 Luna (xhigh) | OpenAI | 50.10 | $96.4 | 45.6s | 2026-07-09 | |
| 6 | GLM-5.3-Flash | Z AI | 57.50 | $138 | 53.0s | 2026-08-26 | |
| 7 | Grok 4.6 (medium) | SpaceXAI | 59.00 | $930 | 42.9s | 2026-08-12 | |
| 8 | Grok 4.6 (high) | SpaceXAI | 60.90 | $1158 | 51.6s | 2026-08-12 | |
| 9 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, High Effort) | Anthropic | 61.50 | $1974 | 27.7s | 2026-07-24 | |
| 10 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort) | Anthropic | 62.50 | $2909 | 34.1s | 2026-07-24 | |
| 11 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | Anthropic | 63.10 | $3836 | 51.9s | 2026-07-24 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Llama 4 Scout | Meta | 10.30 | $11.6 | 4.54s | 2025-04-05 | |
| 2 | Granite 4.2 3B | IBM | 14.30 | $12.4 | 11.7s | 2026-08-25 | |
| 3 | gpt-oss-120b (low) | OpenAI | 14.90 | $24.1 | 18.9s | 2025-08-05 | |
| 4 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 38.00 | $25.2 | 41.0s | 2026-04-22 | |
| 5 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) | DeepSeek | 39.00 | $59.9 | - | 2026-04-24 | |
| 6 | Hy3 | Tencent | 42.20 | $93.2 | 40.3s | 2026-07-06 | |
| 7 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 42.90 | $98.9 | 80.1s | 2026-04-22 | |
| 8 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) | DeepSeek | 43.70 | $109 | 41.1s | 2026-04-24 | |
| 9 | GLM-5.3-Flash | Z AI | 57.50 | $138 | 53.0s | 2026-08-26 | |
| 10 | GLM-5.3 (max) | Z AI | 59.50 | $1239 | 34.3s | 2026-08-18 | |
| 11 | Kimi K3 (max) | Kimi | 59.70 | $2425 | 69.1s | 2026-07-16 |
Todos os modelos 614 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 2026-08-31. 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.