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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 16 LLMs que oferece mais inteligência pelo dinheiro (2026-09-11)
Dos modelos 640 no conjunto de dados, o 16 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 9.10 para $14.9 por execução de benchmark); o mais inteligente é Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (inteligência 53.40, $13129). O modelo mais inteligente com pesos disponíveis para download — e que pode ser auto-hospedado — na sua própria fronteira é GLM-5.3 (max) por Z AI (inteligência 44.90, $2503). 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 | 9.10 | $14.9 | 12.2s | 2026-08-25 | |
| 2 | GPT-5.6 Luna (low) | OpenAI | 21.50 | $27.0 | 6.28s | 2026-07-09 | |
| 3 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 22.30 | $42.6 | 54.9s | 2026-04-22 | |
| 4 | GPT-5.6 Luna (medium) | OpenAI | 25.50 | $44.3 | 7.75s | 2026-07-09 | |
| 5 | GPT-5.6 Luna (high) | OpenAI | 32.40 | $108 | 14.9s | 2026-07-09 | |
| 6 | GPT-5.6 Luna (xhigh) | OpenAI | 34.80 | $179 | 51.8s | 2026-07-09 | |
| 7 | GLM-5.3-Flash | Z AI | 41.90 | $280 | 28.8s | 2026-08-26 | |
| 8 | GPT-5.6 Sol (high) | OpenAI | 42.50 | $1487 | 23.7s | 2026-07-09 | |
| 9 | GPT-6 Astra (low) | OpenAI | 46.00 | $1537 | 12.2s | 2026-09-03 | |
| 10 | Muse Spark 1.3 (max) | Meta | 48.20 | $2000 | 38.3s | 2026-09-02 | |
| 11 | GPT-6 Astra (medium) | OpenAI | 49.70 | $2434 | 15.3s | 2026-09-03 | |
| 12 | GPT-6 Astra (high) | OpenAI | 51.00 | $2917 | 50.1s | 2026-09-03 | |
| 13 | GPT-6 Astra (xhigh) | OpenAI | 52.50 | $3803 | 170.6s | 2026-09-03 | |
| 14 | GPT-6 Astra (max) | OpenAI | 52.80 | $5324 | 332.5s | 2026-09-03 | |
| 15 | Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback) | Anthropic | 53.20 | $9063 | 111.2s | 2026-09-01 | |
| 16 | Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) | Anthropic | 53.40 | $13129 | 285.7s | 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 | 9.10 | $14.9 | 12.2s | 2026-08-25 | |
| 2 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 22.30 | $42.6 | 54.9s | 2026-04-22 | |
| 3 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 26.40 | $138 | 65.4s | 2026-04-22 | |
| 4 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 30.90 | $277 | 73.7s | 2026-04-24 | |
| 5 | GLM-5.3-Flash | Z AI | 41.90 | $280 | 28.8s | 2026-08-26 | |
| 6 | GLM-5.3 (max) | Z AI | 44.90 | $2503 | 43.3s | 2026-08-18 |
Todos os modelos 640 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 2026-09-11. 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.