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.

#408publié le 11 sept. 2026·Proprietary·Not disclosed
textimage1.0M ctxraisonnement
Fournisseurs APIExécuter le modèle →Classement
Intelligence
48.2 #408
AAQI 36.0
Vitesse Sortie
235 t/s
TTFT 1.83 s · ITL 4.3 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.03 /1M
Entrée $0.05/M · Sortie $0.15/M
Contexte
1.0M
≈ 2,500 pages A4 · sortie max 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Agnes 3.0 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (40)Mathematics (42)Hard Science (GPQA) (48)Agentic & Tool Use (40)Knowledge (MMLU) (42)Vision / Multimodal (45)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • 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

Points de vigilance

  • Architecture and weights undisclosed — API access only

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord OPENROUTER_API_KEY — obtenir une clé API
curl 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."}]
  }'

OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Specs en direct & architecture

Sous le capot
  • Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
Date de Sortie
11 sept. 2026
Paramètres
Not disclosed
Licence
Proprietary
Fenêtre de Contexte
1,000,000 tokens
Sortie max
16,384 tokens
Modalités
text + image
Tarifs du cache
lecture $0.01 · écriture $0.06 /1M
Raisonnement
Niveaux d'effort
Prix Entrée
$0.05/M
Prix Sortie
$0.15/M
Vitesse Sortie
235 t/s
Temps au Premier Token
1.83 s
Données mises à jour
12 sept. 2026

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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}
}

Intégrer le badge de score

Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.

Aperçu
Agnes 3.0 Flash LLMPodium Score
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Modèles alternatifs

Meilleures alternatives à Agnes 3.0 Flash selon les capacités, le prix et les benchmarks.

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