Llama 3.1 70B Instruct مقابل Hy3 preview: 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.

Meta: Llama 3.1 70B Instruct مقابل Tencent: Hy3 preview

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Meta: Llama 3.1 70B Instruct (‏2.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏9.45 ر.س.‏)) وTencent: Hy3 preview (‏0.63 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.36 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Meta: Llama 3.1 70B Instruct	Tencent: Hy3 preview
المزوّد	Meta	Tencent
الإدخال	‏2.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏9.45 ر.س.‏)	‏0.63 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.36 ر.س.‏)
الإخراج	‏2.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏9.45 ر.س.‏)	‏2.10 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.87 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	-	‏0.21 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.79 ر.س.‏)
نافذة السياق	131,072	262,144
الحد الأقصى للإخراج	8,192	235,929
الإدخال	text	text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	23‏/07‏/2024	22‏/04‏/2026

أبرز الفروق

Tencent: Hy3 preview أرخص بنسبة 75% في رموز الإدخال.
Tencent: Hy3 preview أرخص بنسبة 17% في رموز الإخراج.
يقرأ Tencent: Hy3 preview سياقًا أكبر بمقدار 2.0× (262,144 رمز).
Tencent: Hy3 preview وحده يدعم استدعاء الأدوات.
Tencent: Hy3 preview وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00378 US$ مع Meta: Llama 3.1 70B Instruct و‏0.00168 US$ مع Tencent: Hy3 preview.

بالتفصيل

ميتا: Llama 3.1 70B Instruct هو نموذج نصي من ميتا، صدر في 2024-07-23. تينسنت: Hy3 preview هو نموذج نصي من تينسنت، صدر في 2026-04-22. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنماذج بنمط المحادثة مع مدخل نصي واحد ومخرج نصي واحد، لذا على مستوى شكل الطلب الأساسي يبدوان متشابهين. تظهر الاختلافات في طول السياق والمعاملات المدعومة والسعر.

أوضح انقسام هو السياق. يمتلك Llama 3.1 70B Instruct نافذة سياق تبلغ 131072 رمزاً، بينما يضاعف Hy3 preview ذلك عند 262096 رمزاً، لذا فإن Hy3 preview هو الخيار الذي تلجأ إليه عندما يكون طلبك أو مستنداتك أو سجل محادثتك طويلاً. يكشف Hy3 preview أيضاً عن معاملات لا يوفرها Llama 3.1 70B Instruct: include_reasoning و reasoning و reasoning_effort و seed و tools، بالإضافة إلى دعم الأدوات. وهذا يعني أن Hy3 preview هو الوحيد من بين الاثنين القادر على استدعاء الأدوات والوحيد الذي يمتلك عناصر تحكم في الاستدلال. يدعم Llama 3.1 70B Instruct المعاملات max_tokens و stop و temperature و top_k و top_p، وهي تغطي أخذ العينات العادي لكن لا شيء يتجاوز ذلك. من حيث السعر، Hy3 preview هو الخيار الأرخص لكل من رموز الإدخال والإخراج.

في العمل اليومي، يتوقف الاختيار عادة على ما إذا كنت بحاجة إلى الميزات الإضافية. إذا كنت تقوم بتوليد مباشر أو تلخيص أو تصنيف أو محادثة حيث يتسع طلب ثابت بشكل مريح ولا تحتاج إلى أن يستدعي النموذج دوال، فإن Llama 3.1 70B Instruct خيار معقول ومفهوم جيداً ومعاملات أخذ العينات فيه تمنحك المقابض المعتادة. إذا كنت تحتاج إلى أن يستدعي النموذج أدوات، أو إذا أردت ضبط جهد الاستدلال، أو إذا كانت مدخلاتك كبيرة بما يكفي بحيث تصبح نافذة 131072 رمزاً ضيقة، فإن Hy3 preview هو الأنسب، وهو أيضاً الأرخص بين الاثنين في كل من الإدخال والإخراج. السياق الأكبر ومعاملات الاستدلال يجعلانه النموذج الأكثر مرونة لأعباء العمل بنمط الوكيل أو المعتمدة بكثافة على الاسترجاع.

استدعاء أي منهما عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها. كلاهما متوافق مع OpenAI، لذا توجه عميلك الحالي إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل مفتاحك، وتضبط حقل model. لاستخدام Llama 3.1 70B Instruct تمرر "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" كمعرف النموذج. لاستخدام Hy3 preview تمرر "tencent/hy3-preview". يبقى كل شيء آخر في جسم الطلب كما هو، وتعود الاستجابة بالشكل نفسه. التبديل بين الاثنين تغيير من سطر واحد، مما يسهل اختبار كليهما مقابل طلباتك الخاصة قبل الالتزام.

لا يزال هناك مبرر لـ Llama 3.1 70B Instruct رغم أن Hy3 preview أرخص ويمتلك ميزات أكثر. إذا كان عبء عملك توليد نص عادي بدون استدعاءات أدوات وبدون حاجة إلى عناصر تحكم في الاستدلال، وكانت طلباتك تتسع داخل 131072 رمزاً، فإن المعاملات الإضافية في Hy3 preview لا تجلب لك شيئاً، ويمكنك اختيار أي منهما دون فقدان أي شيء وظيفي. في تلك الحالة يتعلق القرار في الغالب بأي مخرجات النموذجين تفضلها على بياناتك الخاصة، وهو أمر لا يمكن أن يحسمه سوى تقييمك الخاص.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" إلى "tencent/hy3-preview"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Meta: Llama 3.1 70B Instruct وساحة التجربة →تفاصيل Tencent: Hy3 preview 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": "tencent/hy3-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Llama 3.1 70B Instruct مقابل Tencent: Hy3 preview

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى