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.
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- Architecture and weights undisclosed — API access only
किलर उपयोग केस
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
OPENROUTER_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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.
आधिकारिक संसाधन और लिंक
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
अनुमानित मासिक बिल
उद्धरण और एम्बेड
Loading badge markdown...@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Agnes 3.0 Flash के निकटतम विकल्प।