OpenAI: gpt-oss-20b مقابل Qwen: Qwen3.7 Flash
مقارنة جنبًا إلى جنب بين OpenAI: gpt-oss-20b (0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.)) وQwen: Qwen3.7 Flash (0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| OpenAI: gpt-oss-20b | Qwen: Qwen3.7 Flash | |
|---|---|---|
| المزوّد | OpenAI | Qwen |
| الإدخال | 0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.) | 0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.) |
| الإخراج | 0.45 US$ / مليون رمز (≈ 1.71 ر.س.) | 0.45 US$ / مليون رمز (≈ 1.71 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.) | 0.02 US$ / مليون رمز (≈ 0.08 ر.س.) |
| كتابة ذاكرة التخزين المؤقت | - | 0.13 US$ / مليون رمز (≈ 0.50 ر.س.) |
| نافذة السياق | 131,072 | 1,000,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 117,964 | 65,536 |
| الإدخال | text | text, image, video |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 05/08/2025 | 27/07/2026 |
أبرز الفروق
- سعر الإدخال متقارب في كليهما.
- يقرأ Qwen: Qwen3.7 Flash سياقًا أكبر بمقدار 7.6× (1,000,000 رمز).
- OpenAI: gpt-oss-20b وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.000333 US$ مع OpenAI: gpt-oss-20b و0.000333 US$ مع Qwen: Qwen3.7 Flash.
بالتفصيل
OpenAI: gpt-oss-20b هو نموذج نصي من OpenAI، تم إصداره في 2025-08-05. Qwen: Qwen3.7 Flash هو نموذج نصي من Qwen، تم إصداره في 2026-07-27. يتم تقديم كليهما عبر api14 ضمن نفس الواجهة المتوافقة مع OpenAI، لذا فإن الاختيار بينهما يعود إلى ما تتطلبه مهمتك فعليا وليس إلى أي اختلاف في طريقة الاتصال.
أوضح انقسام هو السياق ووسائط الإدخال. يقبل Qwen3.7 Flash مدخلات نصية وصورية وفيديو ويحمل نافذة سياق تبلغ 1,000,000 رمز، وهي الأكبر بين الاثنين. يقبل gpt-oss-20b النصوص فقط ويحمل نافذة سياق تبلغ 131,072 رمزا. من حيث السعر، يتقارب الاثنان تقريبا في كل من الإدخال والإخراج، لذا فإن التكلفة ليست العامل الحاسم هنا. حيث يتميز gpt-oss-20b هو المخرجات المهيكلة: فهو الوحيد الذي يدعم المخرجات المهيكلة، وقائمة معاملاته أوسع بشكل عام، وتشمل frequency_penalty و logit_bias و logprobs و min_p و reasoning_effort و repetition_penalty و stop و top_k و top_logprobs إلى جانب عناصر التحكم في أخذ العينات والأدوات التي يتشاركها النموذجان. يدعم Qwen3.7 Flash مجموعة أصغر، تغطي include_reasoning و logprobs و max_tokens و presence_penalty و reasoning و response_format و seed و temperature و tool_choice و tools و top_logprobs و top_p.
بالنسبة للمطور الذي يختار بينهما، تتبع القاعدة العملية تلك الحقائق. إذا كان إدخالك طويلا، أو إذا كان يتضمن صورا أو فيديو، فإن Qwen3.7 Flash هو الخيار الطبيعي لأنه الوحيد بين الاثنين الذي يقبل تلك الوسائط والوحيد الذي يملك نافذة المليون رمز. إذا كانت مهمتك نصا دخلا ونصا خرجاوتعتمد على المخرجات المهيكلة، أو على عناصر التحكم الأدق في أخذ العينات والعقوبات مثل logit_bias أو min_p أو top_k أو reasoning_effort، فإن gpt-oss-20b هو الأنسب. يكشف كلاهما عن استدعاء الأدوات وعناصر التحكم في الاستدلال، لذا فإن أعباء العمل بنمط الوكيل وأعباء العمل بنمط الاستدلال ليست بحد ذاتها سببا لتفضيل أحدهما على الآخر.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلبا بالشكل الخاص بإكمالات الدردشة في OpenAI، وتضبط حقل model. لاستخدام نموذج OpenAI، اضبط model على "openai/gpt-oss-20b". لاستخدام نموذج Qwen، اضبط model على "qwen/qwen3.7-flash". لا شيء آخر في الطلب يجب أن يتغير في الحالة الأساسية: نفس مصفوفة messages، ونفس الترويسات، ونفس تحليل الاستجابة. إذا كنت تعتمد على معاملات يدرجها طرف واحد فقط، فأبق ذلك الطلب على ذلك الطرف، لأن إرسال معامل غير مدعوم هو الموضع الوحيد الذي يختلف فيه الاثنان عمليا.
لا تزال هناك حالات يفوز فيها النموذج الآخر. إذا كنت قد بنيت بالفعل حول المخرجات المهيكلة ومجموعة واسعة من عناصر التحكم في أخذ العينات، فإن الانتقال إلى Qwen3.7 Flash يعني التخلي عن تلك، لذا يبقى gpt-oss-20b الخيار الأفضل حتى لمهام النصوص القصيرة. وبالعكس، إذا كان طلبك النصي كبيرا جدا، أو كانت خط أنابيبك تستوعب لقطات شاشة أو مقاطع إلى جانب النص، فإن gpt-oss-20b لا يستطيع استقبال ذلك الإدخال على الإطلاق، ويكون Qwen3.7 Flash هو الخيار الوحيد بين الاثنين.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "openai/gpt-oss-20b" إلى "qwen/qwen3.7-flash"، 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": "qwen/qwen3.7-flash",
"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