Ling 3.1 Flash مقابل Qwen2.5 7B 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.

inclusionAI: Ling 3.1 Flash مقابل Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

مقارنة جنبًا إلى جنب بين inclusionAI: Ling 3.1 Flash (‏0.26 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.98 ر.س.‏)) وQwen: Qwen2.5 7B Instruct (‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	inclusionAI: Ling 3.1 Flash	Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
المزوّد	inclusionAI	Qwen
الإدخال	‏0.26 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.98 ر.س.‏)	‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)
الإخراج	‏0.79 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.95 ر.س.‏)	‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.05 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.20 ر.س.‏)	-
نافذة السياق	1,000,000	32,768
الحد الأقصى للإخراج	262,144	29,491
الإدخال	text	text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	02‏/10‏/2026	16‏/10‏/2024

أبرز الفروق

inclusionAI: Ling 3.1 Flash أرخص بنسبة 25% في رموز الإدخال.
Qwen: Qwen2.5 7B Instruct أرخص بنسبة 11% في رموز الإخراج.
يقرأ inclusionAI: Ling 3.1 Flash سياقًا أكبر بمقدار 30.5× (1,000,000 رمز).
inclusionAI: Ling 3.1 Flash وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.000656 US$ مع inclusionAI: Ling 3.1 Flash و‏0.000700 US$ مع Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.

بالتفصيل

inclusionAI: Ling 3.1 Flash هو نموذج نصي من inclusionAI، صدر في 2026-10-02. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct هو نموذج نصي من Qwen، صدر في 2024-10-16. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنماذج محادثة في فئة النصوص، لذا على مستوى الاستخدام الأساسي يشغلان نفس الموضع في منظومتك: ترسل رسائل، فتحصل على نص في المقابل. الاختلافات المهمة لقرار التوجيه هي حجم السياق، وسطح المعاملات الذي يكشفه كل منهما، واتجاه السعر.

أوضح انقسام هو السياق. يقبل Ling 3.1 Flash حتى 1,000,000 رمز، بينما يقبل Qwen2.5 7B Instruct 32,768. هذه فجوة كبيرة، وهي تغير ما يمكنك وضعه في طلب واحد: مستودعات كاملة، أو مجموعات مستندات طويلة، أو سجلات محادثات ممتدة تتسع في Ling 3.1 Flash لكنها ستحتاج إلى تقسيم أو استرجاع على Qwen2.5 7B Instruct. كلا النموذجين نصي دخولا ونصي خروجا، لذا لا يضيف أي منهما معالجة للصور أو الصوت. أما المعاملات، فيدعم Ling 3.1 Flash الاستدلال و include_reasoning، وهو ما لا يدعمه Qwen2.5 7B Instruct، لذا فإن الاستدلال الداخلي خطوة بخطوة متاح فقط على جانب Ling. يدعم كلاهما tools و tool_choice، ويدعم كلاهما structured_outputs و response_format، لذا فإن استدعاء الدوال والإخراج المقيد بالمخطط متاحان في كلتا الحالتين. يكشف Ling 3.1 Flash أيضا عن logit_bias و logprobs و top_logprobs، وهو ما لا يفعله Qwen2.5 7B Instruct، وهذا مهم إذا كنت تفحص الاحتمالات على مستوى الرموز. أما السعر، فإن Ling 3.1 Flash هو الأرخص بين الاثنين للإدخال، بينما Qwen2.5 7B Instruct هو الأرخص بين الاثنين للإخراج.

لاختيار المهمة، ابدأ من المدخل الذي تحتاج إلى إرساله. إذا كان طلبك مجموعة نصوص كبيرة، أو نصا مفرغا طويلا، أو أي شيء سيحتاج لولا ذلك إلى طبقة استرجاع فقط ليتسع، فإن Ling 3.1 Flash هو الخيار الطبيعي بسبب نافذة السياق، كما أن دعمه للاستدلال يساعد في المسائل متعددة الخطوات حيث يستفيد النموذج من العمل عبر خطوات وسيطة. إذا كان عبء عملك عبارة عن طلبات قصيرة مع إجابات مولدة طويلة، فإن جانب الإخراج من السعر يهم أكثر، و Qwen2.5 7B Instruct هو الخيار الأرخص هناك. Qwen2.5 7B Instruct هو أيضا خيار افتراضي معقول لاتباع التعليمات المباشرة، والاستخراج، والتصنيف، والتوليد القصير حيث تكون نافذة 32,768 رمزا كافية ولا تحتاج إلى آثار استدلال أو احتمالات على مستوى الرموز. لا يقتصر أي من النموذجين على حالة استخدام واحدة بحكم النمط، لأن كليهما نصي فقط، لذا يتلخص القرار في السياق والاستدلال وأي جانب من فاتورة الرموز يهيمن على حركتك.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن الواجهة متوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلب إكمال محادثة قياسي مع مصفوفة messages الخاصة بك، وتضبط حقل model. التغيير الوحيد بين الاثنين هو تلك السلسلة: استخدم inclusionai/ling-3.1-flash لـ Ling 3.1 Flash و qwen/qwen-2.5-7b-instruct لـ Qwen2.5 7B Instruct. يبقى كود OpenAI SDK الحالي لديك، وتنسيق الرسائل، وتحليل الاستجابات كما هو. إذا كنت تستخدم الأدوات أو المخرجات المهيكلة أو معاملات أخذ العينات، فمررها في جسم الطلب كالمعتاد، مع الأخذ في الاعتبار أن الاستدلال و logit_bias و logprobs تنطبق فقط على نموذج Ling. ولأن معرف النموذج هو المفتاح الوحيد، يمكنك إبقاء كليهما خلف واجهة واحدة والتوجيه لكل طلب، أو تشغيل أحدهما كخيار احتياطي للآخر، دون صيانة تنفيذين للعميل.

لا تزال هناك حالات يكون فيها Qwen2.5 7B Instruct هو الخيار الأفضل حتى مع النافذة الأصغر. إذا كانت طلباتك قصيرة وإكمالاتك طويلة، فإن سعر الإخراج الأقل يجعله الخيار الأكثر اقتصادا، وإذا كنت لا تحتاج إلى آثار استدلال أو احتمالات أو سياق بمليون رمز، فإن سطح المعاملات الإضافي على Ling 3.1 Flash لا يشتري لك شيئا. للمهام عالية الحجم منخفضة التعقيد مثل الوسم أو الملخصات القصيرة أو ردود المحادثة البسيطة، يغطي Qwen2.5 7B Instruct المتطلب بتكلفة أقل على جانب الإخراج.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "inclusionai/ling-3.1-flash" إلى "qwen/qwen-2.5-7b-instruct"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل inclusionAI: Ling 3.1 Flash وساحة التجربة →تفاصيل Qwen: Qwen2.5 7B 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/qwen-2.5-7b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash مقابل Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى