Kimi K2.7 Code مقابل Qwen3 235B A22B Thinking 2507: 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.

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code مقابل Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

مقارنة جنبًا إلى جنب بين MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (‏2.10 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.87 ر.س.‏)) وQwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 (‏1.58 US$ / مليون رمز (≈ ‏5.91 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	MoonshotAI: Kimi K2.7 Code	Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
المزوّد	Moonshot AI	Qwen
الإدخال	‏2.10 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.87 ر.س.‏)	‏1.58 US$ / مليون رمز (≈ ‏5.91 ر.س.‏)
الإخراج	‏12.25 US$ / مليون رمز (≈ ‏45.94 ر.س.‏)	‏12.25 US$ / مليون رمز (≈ ‏45.94 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.56 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.10 ر.س.‏)	-
نافذة السياق	262,144	128,000
الحد الأقصى للإخراج	235,929	16,384
الإدخال	text, image	text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	12‏/06‏/2026	25‏/07‏/2025

أبرز الفروق

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 أرخص بنسبة 25% في رموز الإدخال.
يقرأ MoonshotAI: Kimi K2.7 Code سياقًا أكبر بمقدار 2.0× (262,144 رمز).
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00823 US$ مع MoonshotAI: Kimi K2.7 Code و‏0.00770 US$ مع Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507.

بالتفصيل

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code من إنتاج Moonshot AI، وQwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 من إنتاج Qwen. كلاهما نموذجان نصيان، أي أن النص هو ما يعيدانه، وكلاهما يُقدَّم عبر api14 ضمن نفس الواجهة المتوافقة مع OpenAI. أُصدر نموذج Kimi من مزوّده في 2026-06-12، بينما أُصدر نموذج Qwen في 2025-07-25. تخبرك التسمية بشيء عن القصد: Kimi K2.7 Code يتموضع حول العمل البرمجي، ونموذج Qwen يحمل وسم Thinking، الذي يشير إلى توليد يعتمد كثيرا على الاستدلال.

أوضح انقسام هو السياق والمدخلات. يقبل Kimi K2.7 Code مدخلات نصية وصورية ويوفر نافذة سياق تبلغ 262144 رمزا. أما Qwen3 235B A22B Thinking 2507 فيقبل النص فقط ويوفر 128000 رمز. لذا إذا تضمّن طلبك لقطة شاشة أو مخططا أو صفحة ممسوحة ضوئيا أو أي صورة أخرى إلى جانب النص، فإن نموذج Kimi وحده يمكنه استقبالها. وإذا كانت مهمتك نصية بحتة وتتسع بسهولة داخل 128000 رمز، فكلاهما قابل للاستخدام. من حيث المعاملات، يكشف Kimi K2.7 Code عن مجموعة أوسع، تشمل structured_outputs وresponse_format وlogit_bias وlogprobs وtop_logprobs وmin_p وrepetition_penalty وparallel_tool_calls وseed. ويدعم نموذج Qwen المعاملات tools وtool_choice وreasoning وinclude_reasoning وtemperature وtop_p وtop_k وfrequency_penalty وpresence_penalty وmax_tokens وstop. كلاهما يدعم استدعاء الأدوات، لذا لا يمتلك أي منهما ميزة حصرية هناك، لكن قيود المخرجات المهيكلة مدرجة لنموذج Kimi فقط.

لاختيار المهمة، ابدأ مما يحتاجه الطلب فعلا. سياق مستودع طويل، أو إعادة هيكلة متعددة الملفات، أو سجلات ضخمة، أو أي شيء تريد فيه تقييد النموذج بمخطط JSON أو بصيغة استجابة محددة، يشير إلى Kimi K2.7 Code، بسبب النافذة الأكبر ومعاملات المخرجات المهيكلة. أما العمل الذي يقوم أساسا على الاستدلال فوق كمية معتدلة من النص، حيث تريد من النموذج أن يفكر قبل الإجابة ولا تحتاج إلى صور أو فرض مخطط، فهو مناسب بشكل معقول لـ Qwen3 235B A22B Thinking 2507. وإذا لم تكن متأكدا، فأسئلة الحسم بسيطة: هل تحتوي المدخلات على صورة، وهل يتجاوز الطلب 128000 رمز، وهل تحتاج إلى مخرجات مهيكلة؟ إجابة بنعم على أي منها تستبعد نموذج Qwen لذلك الاستدعاء.

استدعاء أي منهما عبر api14 هو العملية نفسها. ترسل طلبا إلى نقطة نهاية chat completions المتوافقة مع OpenAI باستخدام مفتاح api14 الخاص بك، والشيء الوحيد الذي يتغير بين النموذجين هو سلسلة معرّف النموذج. استخدم "moonshotai/kimi-k2.7-code" لنموذج Kimi و"qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" لنموذج Qwen. تبقى الرسائل والأدوات وtemperature وبقية جسم الطلب بالشكل نفسه، لذا فإن التبديل تعديل بسطر واحد ويمكنك إجراء اختبار A/B بينهما على حركة المرور الخاصة بك دون إعادة كتابة كود العميل. فقط تذكّر أن ترسل الحقول التي يدرجها النموذج المختار كمدعومة فقط، لأن نموذج Qwen لا يقبل معاملات المخرجات المهيكلة أو logprob.

هناك حالات يظل فيها نموذج Qwen الخيار الأفضل رغم أن نموذج Kimi يمتلك النافذة الأكبر ومعاملات أكثر. Qwen3 235B A22B Thinking 2507 هو الخيار الأرخص على المدخلات، وتسعير المخرجات متقارب تقريبا بينهما، لذا بالنسبة لاستدلال نصي بحت عالي الحجم حيث تهيمن رموز المدخلات على فاتورتك، قد يكلف تشغيل نموذج Qwen أقل. كما يدعم reasoning وinclude_reasoning، لذا إذا كان سير عملك يعتمد على فحص تفكير النموذج، فذلك المسار متاح هناك أيضا. وإذا كانت طلباتك نصية بحتة، وتتسع داخل 128000 رمز، ولا تحتاج إلى مخرجات مهيكلة، فإن نموذج Qwen خيار افتراضي مشروع وليس بديلا احتياطيا.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "moonshotai/kimi-k2.7-code" إلى "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل MoonshotAI: Kimi K2.7 Code وساحة التجربة →تفاصيل Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 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/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code مقابل Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى