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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 19 LLMs que oferece mais inteligência pelo dinheiro (2026-09-07)
Dos modelos 642 no conjunto de dados, o 19 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 Granite 4.2 3B (inteligência 10.70 para $13.6 por execução de benchmark); o mais inteligente é Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (inteligência 56.80, $10816). 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 50.20, $3070). 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 | Granite 4.2 3B | IBM | 10.70 | $13.6 | 12.3s | 2026-08-25 | |
| 2 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 28.20 | $26.4 | 51.4s | 2026-04-22 | |
| 3 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) | DeepSeek | 30.20 | $96.8 | - | 2026-04-24 | |
| 4 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 30.70 | $101 | - | 2026-04-24 | |
| 5 | Hy3 | Tencent | 32.40 | $102 | 28.2s | 2026-07-06 | |
| 6 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 32.60 | $105 | 74.9s | 2026-04-22 | |
| 7 | GPT-5.6 Luna (xhigh) | OpenAI | 41.60 | $119 | 66.5s | 2026-07-09 | |
| 8 | GPT-5.6 Luna (max) | OpenAI | 43.40 | $214 | 139.8s | 2026-07-09 | |
| 9 | GLM-5.3-Flash | Z AI | 46.20 | $219 | 46.1s | 2026-08-26 | |
| 10 | Muse Spark 1.2 (xhigh) | Meta | 46.80 | $822 | 25.6s | 2026-08-05 | |
| 11 | GPT-6 Astra (low) | OpenAI | 49.30 | $873 | 11.6s | 2026-09-03 | |
| 12 | Muse Spark 1.3 (xhigh) | Meta | 51.60 | $1129 | 50.3s | 2026-09-02 | |
| 13 | Muse Spark 1.3 (max) | Meta | 53.00 | $1341 | 35.3s | 2026-09-02 | |
| 14 | GPT-6 Astra (high) | OpenAI | 53.40 | $2039 | 54.4s | 2026-09-03 | |
| 15 | GPT-6 Astra (xhigh) | OpenAI | 54.30 | $2778 | 163.6s | 2026-09-03 | |
| 16 | Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) | Anthropic | 54.50 | $3603 | 34.8s | 2026-09-01 | |
| 17 | GPT-6 Astra (max) | OpenAI | 54.70 | $4064 | 330.5s | 2026-09-03 | |
| 18 | Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback) | Anthropic | 56.20 | $7037 | 108.8s | 2026-09-01 | |
| 19 | Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) | Anthropic | 56.80 | $10816 | 284.1s | 2026-09-01 |
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 | Granite 4.2 3B | IBM | 10.70 | $13.6 | 12.3s | 2026-08-25 | |
| 2 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 28.20 | $26.4 | 51.4s | 2026-04-22 | |
| 3 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) | DeepSeek | 30.20 | $96.8 | - | 2026-04-24 | |
| 4 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 30.70 | $101 | - | 2026-04-24 | |
| 5 | Hy3 | Tencent | 32.40 | $102 | 28.2s | 2026-07-06 | |
| 6 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 32.60 | $105 | 74.9s | 2026-04-22 | |
| 7 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 34.50 | $184 | 74.2s | 2026-04-24 | |
| 8 | GLM-5.3-Flash | Z AI | 46.20 | $219 | 46.1s | 2026-08-26 | |
| 9 | GLM-5.3 (max) | Z AI | 48.60 | $1762 | 34.3s | 2026-08-18 | |
| 10 | Kimi K3 (max) | Kimi | 50.20 | $3070 | 62.9s | 2026-07-16 |
Todos os modelos 642 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 2026-09-07. 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.