Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) مقابل ScaleDown: Extract
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) (مجاني) وScaleDown: Extract (0.14 US$ / مليون رمز (≈ 0.53 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) | ScaleDown: Extract | |
|---|---|---|
| المزوّد | Dots Studio | ScaleDown |
| الإدخال | - | 0.14 US$ / مليون رمز (≈ 0.53 ر.س.) |
| نافذة السياق | 512,000 | 1,000,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 460,800 | 900,000 |
| الإدخال | text, image | text, image, file |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 14/08/2026 | 13/10/2026 |
أبرز الفروق
- يقرأ ScaleDown: Extract سياقًا أكبر بمقدار 2.0× (1,000,000 رمز).
- Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) وحده يدعم استدعاء الأدوات.
- Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
بالتفصيل
دوتس ستوديو: دوتس3-نوت بريفيو (مجاني) هو نموذج نصي من دوتس ستوديو، صدر كنسخة تجريبية تحت وسم مجاني. سكيل داون: إكستراكت يأتي من سكيل داون وهو أيضا نموذج نصي، يتموضع حول أعمال بأسلوب الاستخراج. يتم تقديم كليهما عبر api14 جنبا إلى جنب، لذا فإن الاختيار بينهما يتعلق في الغالب بما تحتاجه مهمتك وليس بالوصول.
يختلف الاثنان أكثر ما يختلفان في السياق وفي ما يمكنك أن تطلبه منهما. يمتلك سكيل داون: إكستراكت نافذة السياق الأكبر، بمليون رمز مقابل 512,000 لدوتس3-نوت بريفيو، لذا يمكنه استيعاب مدخلات أطول بكثير في نداء واحد. أما بالنسبة لأنماط الإدخال، فيقبل دوتس3-نوت بريفيو النص والصور، بينما يقبل سكيل داون: إكستراكت النص والصور والملفات، مما يمنحه طريقة إضافية لتلقي المحتوى. حيث يتقدم دوتس3-نوت بريفيو هو في التحكم: فهو الوحيد بين الاثنين الذي يدعم الأدوات والمخرجات المهيكلة والاستدلال، ويكشف عن مجموعة معاملات أوسع تشمل temperature و top_p و max_tokens و response_format و tool_choice و include_reasoning و reasoning. يدعم سكيل داون: إكستراكت فقط max_tokens، لذا تحصل على توجيه أقل بكثير لكيفية استجابته. كلاهما يخرج النص فقط.
للعمل العملي، اتجه إلى دوتس3-نوت بريفيو عندما تحتاج إلى أن يستدعي النموذج دوال، أو يعيد مخرجات مهيكلة أو على شكل مخطط، أو يستدل على مشكلة قبل الإجابة، وعندما تريد ضبط سلوك أخذ العينات. كما يتعامل مع إدخال الصور، لذا فإن المطالبات المختلطة بين النص والصور مقبولة. اتجه إلى سكيل داون: إكستراكت عندما تكون المهمة في الأساس حول استيعاب كمية ضخمة جدا من المواد، خاصة عندما تصل تلك المواد كملفات، وعندما تحتاج فقط إلى نتيجة نصية مباشرة دون استدعاءات أدوات أو تنسيق مهيكل. إذا كانت مدخلاتك تتسع داخل 512,000 رمز وكنت لا تحتاج إلى أدوات أو مخرجات مهيكلة أو استدلال، فيمكن لأي من النموذجين أن يخدم، وجدول الأسعار في هذه الصفحة هو المكان الذي تتحقق فيه من التكلفة النسبية قبل القرار.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن الواجهة البرمجية متوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وأرسل طلبك بالشكل المعتاد لإكمالات الدردشة، واضبط حقل model على المعرّف الذي تريده. التبديل بينهما يعني تغيير ذلك المعرّف فقط، بين "dots-studio/dots-3-note-preview:free" و "scaledown/extract". يبقى كودك المحيط والمصادقة وبنية الطلب كما هي، وإن كان ينبغي أن تضع في اعتبارك أن سكيل داون: إكستراكت يقبل فقط max_tokens بين المعاملات المذكورة، لذا فإن أي حقول temperature أو top_p أو tool أو response_format ترسلها للنموذج الآخر لن تنطبق عليه.
لا تزال هناك حالات يكون فيها سكيل داون: إكستراكت هو الخيار الأفضل حتى لو أعجبتك مجموعة ميزات دوتس3-نوت بريفيو. إذا كانت وثيقتك أطول من 512,000 رمز، أو إذا وصلت كملف تفضل تمريره مباشرة، فإن السياق الأكبر وإدخال الملفات يجعلان سكيل داون: إكستراكت هو الأنسب طبيعيا، وسطح المعاملات الأضيق لديه يبقي النداء بسيطا عندما لا تريد سوى نص مستخرج في المقابل.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "dots-studio/dots-3-note-preview:free" إلى "scaledown/extract"، 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": "scaledown/extract",
"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