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.
ดัชนีปัญญา
48.2 #408
AAQI 36.0
ความเร็วขาออก
235 t/s
TTFT 1.83 s · ITL 4.3 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.03 /1M
ขาเข้า $0.05/M · ขาออก $0.15/M
บริบท
1.0M
≈ 2,500 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Agnes 3.0 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
สิ่งที่ต้องระวัง
- Architecture and weights undisclosed — API access only
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
OPENROUTER_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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.
ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
วันที่เปิดตัว
11 ก.ย. 2569
พารามิเตอร์
Not disclosed
สัญญาอนุญาต
Proprietary
ขนาดคอนเทกซ์
1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
16,384 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.01 · เขียน $0.06 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$0.05/M
ราคาขาออก
$0.15/M
ความเร็วขาออก
235 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
1.83 s
อัปเดตข้อมูล
12 ก.ย. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Agnes
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Agnes 3.0 Flash โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก