Modelli di intelligenza artificiale
Scopri i principali LLM in termini di prestazioni, latenza e prezzi.
Model
Score (%)
Input Price
Output Price
May/31/2026
MiniMax M3
Credito complessivo91
Finestra di contesto1M
Input Price($/M)$0.30
Output Price($/M)$1.20
Max Output Tokens512k
Max Output Tokens512k
Prestazioni di riferimento
AI Multiplo
Resistere
Rango
Categoria
Parametri di riferimento
Punto
Analisi dei costi
Prezzo medio ponderato (USD/1 milione di token)
$0.22
Da Minimax
Latenza minima
44.71s
Da Minimax
FAQ
Considera le tue esigenze principali: Creazione di contenuti: concentrati sul ragionamento AI e sui punteggi di memoria Sviluppo software: dai priorità alle prestazioni del codice AI Analisi dei dati: esamina i punteggi di conversione da testo a SQL e di finanza AI Automazione aziendale: considera Agentic RAG e le prestazioni degli agenti AI Accuratezza fattuale: dai priorità ai bassi tassi di allucinazione
Questi rappresentano diversi livelli della famiglia GPT-5 di OpenAI: GPT-5: modello di punta completo di tutte le funzionalità; GPT-5 Mini: ottimizzato per velocità e costi, pur mantenendo prestazioni elevate; GPT-5 Nano: versione ultraveloce e leggera per applicazioni ad alto volume.
I suffissi di data indicano specifiche date limite di addestramento o versioni di rilascio. Ad esempio, "claude-3-7-sonnet-20250219" è stato rilasciato il 19 febbraio 2025, aiutando gli utenti a tenere traccia della versione esatta che stanno valutando.
Il numero "32b" in modelli come "exaone-4.0-32b" si riferisce a 32 miliardi di parametri. In generale, un maggior numero di parametri consente prestazioni migliori, ma richiede anche più risorse computazionali e ha costi di esecuzione più elevati.
Varianti mini: ottimizzate per velocità e costi, in genere con prestazioni pari al 65-80% di quelle dei modelli completi. Varianti high: configurazioni con prestazioni massime, spesso con maggiori requisiti computazionali.