Cohere: Command A+ مقابل Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Cohere: Command A+ (1.05 US$ / مليون رمز (≈ 3.94 ر.س.)) وQwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (0.91 US$ / مليون رمز (≈ 3.41 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Cohere: Command A+ | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| المزوّد | Cohere | Qwen |
| الإدخال | 1.05 US$ / مليون رمز (≈ 3.94 ر.س.) | 0.91 US$ / مليون رمز (≈ 3.41 ر.س.) |
| الإخراج | 5.25 US$ / مليون رمز (≈ 19.69 ر.س.) | 5.46 US$ / مليون رمز (≈ 20.48 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.52 US$ / مليون رمز (≈ 1.97 ر.س.) | - |
| نافذة السياق | 192,000 | 1,000,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 64,000 | 65,536 |
| الإدخال | text, image | text, image, video |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 22/09/2026 | 16/02/2026 |
أبرز الفروق
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 أرخص بنسبة 13% في رموز الإدخال.
- يقرأ Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 سياقًا أكبر بمقدار 5.2× (1,000,000 رمز).
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00367 US$ مع Cohere: Command A+ و0.00364 US$ مع Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15.
بالتفصيل
Cohere: Command A+ هو نموذج توليد نصوص من Cohere، صدر في 2026-09-22. Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 يأتي من Qwen وصدر في 2026-02-16. كلاهما مدرج على api14 تحت فئة النصوص، وكلاهما يتخذ النص كمدخل أساسي ويعيد مخرجات نصية. إذا كنت تختار بالفعل بين موردين لعبء عمل نصي عام، فإن هذين النموذجين يقعان في الخانة نفسها في الكتالوج، لذا يتوقف القرار على حجم السياق، وطرائق الإدخال، وسطح المعاملات الذي يعرضه كل منهما.
أوضح فارق هو السياق. يحمل Qwen3.5 Plus نافذة سياق تبلغ 1,000,000 رمز، بينما يقع Command A+ عند 192,000 رمز، لذا فإن Qwen هو الأكبر بين الاثنين بفارق واسع. فيما يخص طرائق الإدخال، يقبل Command A+ النص والصور، في حين يقبل Qwen3.5 Plus النص والصور والفيديو، لذا يغطي Qwen نوع إدخال إضافيا واحدا. كلاهما يعيد النص فقط. قوائم المعاملات متداخلة بشكل كبير: كلاهما يدعم frequency_penalty و include_reasoning و max_tokens و presence_penalty و reasoning و response_format و seed و stop و structured_outputs و temperature و tools و top_k و top_p. يضيف Qwen المعاملات logprobs و tool_choice و top_logprobs، وهذا مهم إذا أردت احتمالات على مستوى الرموز أو تحكما صريحا في ما إذا كانت الأداة ستُستدعى. من ناحية السعر، Qwen هو الخيار الأرخص للإدخال، بينما تسعير الإخراج متقارب تقريبا لكليهما، لذا ستظهر فروق التكلفة أساسا على جانب الإدخال.
في العمل اليومي، تتبع الخيار عادة نوع الإدخال. إذا كانت مهمتك نصية فقط، أو نصا مع عدد قليل من الصور، وكانت مطالباتك تتسع بارتياح داخل 192,000 رمز، فإن Command A+ خيار افتراضي معقول ومجموعة معاملاته واسعة بما يكفي لمعظم أنماط المخرجات المهيكلة واستدعاء الأدوات. إذا كنت تُدخل مستندات طويلة، أو قواعد شيفرة كاملة، أو نصوصا مفرغة مطولة، أو فيديو، فإن Qwen3.5 Plus هو الأنسب بسبب نافذة السياق الأكبر وطريقة الفيديو الإضافية. كما أن المعاملين logprobs و top_logprobs في Qwen يجعلانه الخيار عندما تحتاج إلى فحص ثقة النموذج أو بناء تقييم فوق المخرجات الخام، ويمنحك tool_choice تحكما أدق في سلوك استدعاء الدوال.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن البوابة تعرض واجهة برمجة متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلب chat completions مع رسائلك، وتضبط حقل model إما على "cohere/command-a-plus" أو "qwen/qwen3.5-plus-02-15". يبقى كل شيء آخر في جسم الطلب بالشكل نفسه، لذا فإن التبديل بين الاثنين تغيير بسطر واحد في معرّف النموذج. المعاملات التي يدعمها كلا النموذجين، مثل temperature و max_tokens و tools و response_format، يمكن تمريرها دون تعديل. إذا استخدمت logprobs أو top_logprobs أو tool_choice، فهذه ذات معنى فقط على معرّف Qwen، لذا احمها في شيفرتك أو احذفها عند الرجوع إلى Command A+.
لا تزال هناك حالات يكون فيها Command A+ الخيار الأفضل رغم أن Qwen يملك السياق الأكبر والطريقة الإضافية. نافذته البالغة 192,000 رمز سخية لمعظم مهام الدردشة والاستخراج والتلخيص، وهو يقبل الصور، لذا فإن مهمة رؤية لا تتضمن فيديو مغطاة بالكامل. إذا كنت قد ضبطت مطالباتك مسبقا وفق سلوك Cohere، أو أردت الإبقاء على إعداد متعدد الموردين بحيث لا يؤدي انقطاع مورد واحد إلى تعطيل خط أنابيبك بالكامل، فإن إبقاء Command A+ ضمن التناوب منطقي. النموذجان متقاربان بما يكفي في سعر الإخراج بحيث يكون تشغيل كليهما والتوجيه لكل طلب عمليا وليس مكلفا.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "cohere/command-a-plus" إلى "qwen/qwen3.5-plus-02-15"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4