Agnes
Agnes 3.0 Flash
Agnes 3.0 Flash by Sapiens AI is a high-speed frontier reasoning model with 1.0M context window and 234 tokens/sec throughput.
الذكاء
48.2 #408
AAQI 36.0
سرعة الإخراج
235 t/s
TTFT 1.83 s · ITL 4.3 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.03 /1M
إدخال $0.05/M · إخراج $0.15/M
السياق
1.0M
≈ 2,500 صفحة A4 · أقصى إخراج 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Agnes 3.0 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- 1.0M context — swallows whole repos, codebases or corpora in one pass
- 235 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Very low blended price — $0.03/1M mixed tokens
- Cheap prompt-cache reads at $0.01/1M
ما يجب الانتباه له
- Architecture and weights undisclosed — API access only
حالات استخدام قاتلة
Deep research
Synthesis across broad knowledge domains with citation-grade recall.
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
OPENROUTER_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "agnes/agnes-3-0-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="agnes/agnes-3-0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "agnes/agnes-3-0-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
تاريخ الإصدار
11 سبتمبر 2026
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
1,000,000 tokens
أقصى إخراج
16,384 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.01 · كتابة $0.06 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$0.05/M
سعر الإخراج
$0.15/M
سرعة الإخراج
235 t/s
الزمن حتى أول رمز
1.83 s
آخر تحديث
12 سبتمبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026agnes30flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Agnes 3.0 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/agnes-3-0-flash}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Agnes
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Agnes 3.0 Flash استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.