UI-TARS 7B مقابل Ling 3.1 Flash: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

ByteDance: UI-TARS 7B مقابل inclusionAI: Ling 3.1 Flash

مقارنة جنبًا إلى جنب بين ByteDance: UI-TARS 7B (‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)) وinclusionAI: Ling 3.1 Flash (‏0.16 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.59 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	ByteDance: UI-TARS 7B	inclusionAI: Ling 3.1 Flash
المزوّد	ByteDance	inclusionAI
الإدخال	‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)	‏0.16 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.59 ر.س.‏)
الإخراج	‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)	‏0.47 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.77 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)	‏0.03 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.12 ر.س.‏)
نافذة السياق	128,000	1,000,000
الحد الأقصى للإخراج	2,048	262,144
الإدخال	image, text	text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	22‏/07‏/2025	02‏/10‏/2026

أبرز الفروق

inclusionAI: Ling 3.1 Flash أرخص بنسبة 55% في رموز الإدخال.
inclusionAI: Ling 3.1 Flash أرخص بنسبة 32% في رموز الإخراج.
يقرأ inclusionAI: Ling 3.1 Flash سياقًا أكبر بمقدار 7.8× (1,000,000 رمز).
inclusionAI: Ling 3.1 Flash وحده يدعم استدعاء الأدوات.
inclusionAI: Ling 3.1 Flash وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.000700 US$ مع ByteDance: UI-TARS 7B و‏0.000394 US$ مع inclusionAI: Ling 3.1 Flash.

بالتفصيل

ByteDance: UI-TARS 7B هو نموذج بإخراج نصي من ByteDance، صدر في 2025-07-22. يقبل الصور والنص معا كمدخل، مما يضعه في المجموعة الصغيرة من النماذج التي يمكنها النظر إلى لقطة شاشة أو صورة إلى جانب طلب نصي. inclusionAI: Ling 3.1 Flash يأتي من inclusionAI، صدر في 2026-10-02، وهو نموذج نصي مدخل ونصي مخرج. كلاهما مدرج على api14 تحت فئة النصوص، لذا لا أحدهما نقطة نهاية مخصصة للتضمين أو توليد الصور.

أوضح انقسام بينهما هو السياق والوسائط. يحمل Ling 3.1 Flash نافذة سياق تبلغ 1,000,000 رمز، أكبر بكثير من 128,000 رمز التي يقدمها UI-TARS 7B، لذا فإن Ling هو الخيار الذي تلجأ إليه عندما تحتاج إلى تغذية مستندات طويلة جدا أو سجلات محادثات طويلة في نداء واحد. UI-TARS 7B هو الوحيد بين الاثنين الذي يقبل مدخلات الصور، لذا فإن أي مهمة تتضمن مواد بصرية يجب أن تذهب إليه. فيما يخص الأدوات، Ling 3.1 Flash هو الوحيد الذي يعرض tools و tool_choice، وهو أيضا الوحيد الذي يعرض reasoning و include_reasoning، لذا فإن سير العمل بأسلوب الوكلاء والتحكم الصريح في الاستدلال ينتميان إلى Ling. كلاهما يدعم structured_outputs، لذا فإن هذه القدرة لا تفصلهما. فيما يخص السعر، Ling 3.1 Flash هو الخيار الأرخص لرموز المدخلات، بينما UI-TARS 7B هو الخيار الأرخص لرموز المخرجات، لذا فإن صورة التكلفة تعتمد على شكل حركة المرور لديك.

للاختيار العملي، ابدأ من المدخل. إذا كان طلبك يتضمن صورة، فإن UI-TARS 7B هو الاختيار، لأن Ling 3.1 Flash لا يمكنه قبول واحدة. إذا كان طلبك نصيا خالصا وطويلا، فإن Ling 3.1 Flash هو الاختيار، لأن نافذة سياقه أكبر بنحو ثمانية أضعاف ولن يقتطع مستندا كبيرا كما يفعل UI-TARS 7B. إذا كنت تحتاج إلى أن يستدعي النموذج دوال أو أدوات، أو تريد إظهار مخرجات الاستدلال، فإن Ling 3.1 Flash هو الاختيار مرة أخرى، لأن UI-TARS 7B لا يعرض تلك المعاملات. إذا كان عبء عملك عبارة عن طلبات نصية قصيرة مع إجابات مولدة طويلة، فإن UI-TARS 7B لديه جانب المخرجات الأرخص، وقد يكون ذلك أهم من جانب المدخلات اعتمادا على نسبة التوليد إلى الطلب لديك. كلاهما يقبل temperature و top_p و top_k و seed و stop و frequency_penalty و presence_penalty و repetition_penalty و logit_bias و logprobs و top_logprobs، لذا فإن ضوابط أخذ العينات واحتمالات السجل متاحة على أي منهما.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يستخدم نفس السطح المتوافق مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل مفتاحك، وتضبط حقل model على المعرف الذي تريده. بالنسبة إلى UI-TARS 7B فإن ذلك المعرف هو "bytedance/ui-tars-1.5-7b"؛ وبالنسبة إلى Ling 3.1 Flash فإنه "inclusionai/ling-3.1-flash". يبقى شكل جسم الطلب كما هو، والتبديل بين الاثنين تغيير من سطر واحد في سلسلة model. التحذير الرئيسي هو أن المعاملات ليست متطابقة بين الاثنين: إذا أرسلت tools أو reasoning إلى UI-TARS 7B، أو أرسلت صورة إلى Ling 3.1 Flash، فإن النداء لن يتصرف كما يتصرف على النموذج الآخر، لذا أبق باني الطلبات لديك مدركا لأي معرف قيد الاستخدام.

هناك حالات يكون فيها النموذج الذي يبدو أضعف على الورق هو مع ذلك الخيار الأفضل. إذا كانت مهمتك فهم لقطات الشاشة، أو قراءة النماذج، أو أي إرساء بصري، فإن Ling 3.1 Flash ليس خيارا على الإطلاق بغض النظر عن سياقه الأكبر، لذا يفوز UI-TARS 7B تلقائيا. وبالمثل، إذا كنت تولد نصا طويلا من طلبات قصيرة وتهيمن رموز المخرجات على فاتورتك، فإن جانب المخرجات الأرخص لدى UI-TARS 7B يمكن أن يجعله الخيار الأكثر اقتصادا حتى مع امتلاك Ling لجانب المدخلات الأرخص.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "bytedance/ui-tars-1.5-7b" إلى "inclusionai/ling-3.1-flash"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل ByteDance: UI-TARS 7B وساحة التجربة →تفاصيل inclusionAI: Ling 3.1 Flash وساحة التجربة →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "inclusionai/ling-3.1-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

ByteDance: UI-TARS 7B مقابل inclusionAI: Ling 3.1 Flash

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى