Mercury 2 مقابل Qwen3 VL 8B Instruct: 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.

Inception: Mercury 2 مقابل Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Inception: Mercury 2 (‏0.88 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.28 ر.س.‏)) وQwen: Qwen3 VL 8B Instruct (‏0.88 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.28 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Inception: Mercury 2	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
المزوّد	Inception	Qwen
الإدخال	‏0.88 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.28 ر.س.‏)	‏0.88 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.28 ر.س.‏)
الإخراج	‏2.63 US$ / مليون رمز (≈ ‏9.84 ر.س.‏)	‏2.63 US$ / مليون رمز (≈ ‏9.84 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.09 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.33 ر.س.‏)	‏0.42 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.58 ر.س.‏)
نافذة السياق	128,000	262,144
الحد الأقصى للإخراج	50,000	235,929
الإدخال	text	image, text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	04‏/03‏/2026	14‏/10‏/2025

أبرز الفروق

سعر الإدخال متقارب في كليهما.
يقرأ Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct سياقًا أكبر بمقدار 2.0× (262,144 رمز).
Inception: Mercury 2 وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00219 US$ مع Inception: Mercury 2 و‏0.00219 US$ مع Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.

بالتفصيل

Inception: Mercury 2 هو نموذج نصي من Inception، صدر في 4 مارس 2026. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct هو نموذج نصي من Qwen، صدر في 14 أكتوبر 2025. يتم تقديم كليهما عبر api14 ضمن فئة النصوص، لذا يشغلان نفس الفتحة في تكاملك حتى مع قدومهما من مزودين مختلفين وبنائهما في أوقات مختلفة.

أوضح انقسام هو في السياق والوسائط. يقبل Qwen3 VL 8B Instruct كلاً من الصورة والنص كمدخل ويعيد نصاً، بينما يقبل Mercury 2 النص فقط ويعيد نصاً. كما يمتلك Qwen3 VL 8B Instruct نافذة سياق أكبر عند 262144 رمزاً مقابل 128000 لـ Mercury 2، لذا يمكنه استيعاب ضعف كمية المادة تقريباً في نداء واحد. فيما يتعلق بالاستدلال، Mercury 2 هو الذي يمتلك دعماً مخصصاً للاستدلال: تتضمن قائمة معاملاته include_reasoning و reasoning و reasoning_effort، ولا يظهر أي منها في Qwen3 VL 8B Instruct. السعران متقاربان تقريباً في كل من المدخل والمخرج، لذا التكلفة ليست عاملاً حاسماً هنا.

بالنسبة للمهام التي تتضمن لقطات شاشة أو مخططات أو صفحات ممسوحة ضوئياً أو أي صورة أخرى إلى جانب النص، فإن Qwen3 VL 8B Instruct هو الخيار الوحيد بين الاثنين، لأن Mercury 2 لا يمكنه قبول مدخلات الصور على الإطلاق. وينطبق الأمر نفسه عندما تحتاج إلى احتواء مستند أو نص مفرغ أو قاعدة شيفرة كبيرة جداً في مطالبة واحدة، حيث تمنحك نافذة السياق الأكبر لـ Qwen3 VL 8B Instruct مساحة أكبر قبل أن تضطر إلى التقسيم. Mercury 2 هو الأنسب عندما تستفيد المهمة من التحكم الصريح في الاستدلال، لأنك تستطيع طلب مخرجات الاستدلال وضبط جهد الاستدلال، وعندما تكون المدخلات نصية بحتة وتقع بشكل مريح ضمن 128000 رمز. كما يعرض Qwen3 VL 8B Instruct مجموعة أوسع من معاملات أخذ العينات وفك الترميز، بما في ذلك frequency_penalty و presence_penalty و repetition_penalty و logit_bias و seed و top_k و top_p و logprobs و top_logprobs، وهو أمر مهم إذا كنت تعتمد على قابلية إعادة الإنتاج بالبذور أو الفحص على مستوى الرموز. يقابل Mercury 2 ذلك بـ response_format و structured_outputs و tools و tool_choice، وكلها يدعمها Qwen3 VL 8B Instruct أيضاً، لذا فإن المخرجات المهيكلة واستدعاء الأدوات متاحة على أي من الجانبين.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن واجهة البرمجة متوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلبك إلى نقطة نهاية إكمال المحادثة باستخدام مفتاح api14 الخاص بك، وتضبط حقل model على المعرّف الذي تريده. التبديل بينهما تغيير سطر واحد: استخدم "inception/mercury-2" لـ Mercury 2 و "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" لـ Qwen3 VL 8B Instruct. يبقى تنسيق الرسائل وحقلا tools و response_format وسلوك البث كما هو، لذا يمكنك الاحتفاظ بمسار شيفرة واحد وتبديل المعرّف، أو التوجيه بين الاثنين في وقت التشغيل بناءً على ما إذا كان الطلب يحمل صورة.

هناك حالة واحدة يظل فيها نموذج الاستدلال هو الخيار الأفضل حتى مع كون النموذج الآخر أكثر مرونة بشكل عام. إذا كان عبء عملك نصياً فقط، ويتسع ضمن 128000 رمز، وتريد من النموذج أن يعمل على حل مشكلة خطوة بخطوة مع التحكم في مقدار الاستدلال الذي يقوم به، فإن Mercury 2 يمنحك ذلك عبر include_reasoning و reasoning_effort، ولا يقدم Qwen3 VL 8B Instruct هذين المعاملين. في تلك الحالة لا يفيدك السياق الإضافي ودعم الصور في Qwen3 VL 8B Instruct بشيء، ويكون Mercury 2 هو الخيار الأكثر مباشرة.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "inception/mercury-2" إلى "qwen/qwen3-vl-8b-instruct"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Inception: Mercury 2 وساحة التجربة →تفاصيل Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct 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": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Inception: Mercury 2 مقابل Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى