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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 17 LLMs que oferece mais inteligência pelo dinheiro (2026-10-19)
Dos modelos 699 no conjunto de dados, o 17 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-6 Luna (Low) (inteligência 21.50 para $10.6 por execução de benchmark); o mais inteligente é Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (inteligência 57.60, $8708). O modelo mais inteligente com pesos disponíveis para download — e que pode ser auto-hospedado — na sua própria fronteira é MiMo-V2.6-Pro por Xiaomi (inteligência 46.30, $207). 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-6 Luna (Low) | OpenAI | 21.50 | $10.6 | 5.77s | 2026-09-22 | |
| 2 | GPT-6 Luna (Medium) | OpenAI | 29.90 | $31.2 | - | 2026-09-22 | |
| 3 | GPT-6 Luna (High) | OpenAI | 32.90 | $47.9 | 17.9s | 2026-09-22 | |
| 4 | Claude Haiku 5.5 (Medium) | Anthropic | 34.50 | $56.4 | 14.1s | 2026-10-07 | |
| 5 | GPT-6 Luna (Xhigh) | OpenAI | 34.60 | $66.8 | 30.4s | 2026-09-22 | |
| 6 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 37.80 | $94.1 | 27.3s | 2026-10-07 | |
| 7 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 37.90 | $110 | 57.9s | 2026-09-21 | |
| 8 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 38.10 | $122 | 102.9s | 2026-09-22 | |
| 9 | Claude Haiku 5.5 (Xhigh) | Anthropic | 41.20 | $158 | 62.6s | 2026-10-07 | |
| 10 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46.30 | $207 | 52.6s | 2026-09-21 | |
| 11 | GPT-6.1 Sol (Medium) | OpenAI | 47.80 | $361 | 15.6s | 2026-09-29 | |
| 12 | GPT-6.1 Sol (High) | OpenAI | 50.20 | $521 | 56.2s | 2026-09-29 | |
| 13 | GPT-6.1 Sol (Xhigh) | OpenAI | 51.00 | $662 | 156.8s | 2026-09-29 | |
| 14 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 51.80 | $1082 | 232.2s | 2026-09-29 | |
| 15 | Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) | Anthropic | 53.60 | $2172 | 46.8s | 2026-09-22 | |
| 16 | Claude Opus 5.5 (Xhigh, Default Fallback) | Anthropic | 56.00 | $4057 | 121.1s | 2026-09-22 | |
| 17 | Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) | Anthropic | 57.60 | $8708 | 653.0s | 2026-09-22 |
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 | Ministral 3 3B | Mistral | 4.80 | $12.2 | 2.99s | 2025-12-02 | |
| 2 | Gemma 4 E4B (Reasoning) | 8.90 | $14.7 | 83.9s | 2026-04-03 | ||
| 3 | Granite 4.2 3B | IBM | 9.10 | $14.9 | 12.3s | 2026-08-25 | |
| 4 | DeepSeek V3 0324 | DeepSeek | 9.70 | $19.9 | 5.90s | 2025-03-25 | |
| 5 | Mistral Small 4 (Reasoning) | Mistral | 11.30 | $42.5 | 13.5s | 2026-03-16 | |
| 6 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 21.80 | $42.6 | 72.0s | 2026-04-22 | |
| 7 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 37.90 | $110 | 57.9s | 2026-09-21 | |
| 8 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46.30 | $207 | 52.6s | 2026-09-21 |
Todos os modelos 699 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 2026-10-19. 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.