Extract مقابل Xing4.0 29B A4B (free): 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.

ScaleDown: Extract مقابل XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

مقارنة جنبًا إلى جنب بين ScaleDown: Extract (‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)) وXingChen: Xing4.0 29B A4B (free) (مجاني) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	ScaleDown: Extract	XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
المزوّد	ScaleDown	XingChen
الإدخال	‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)	-
نافذة السياق	1,000,000	262,144
الحد الأقصى للإخراج	900,000	235,929
الإدخال	text, image, file	text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	13‏/10‏/2026	16‏/10‏/2026

أبرز الفروق

يقرأ ScaleDown: Extract سياقًا أكبر بمقدار 3.8× (1,000,000 رمز).
XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) وحده يدعم استدعاء الأدوات.
XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.

بالتفصيل

ScaleDown: Extract هو نموذج نصي من ScaleDown، صدر في 2026-10-13. XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) هو نموذج نصي من XingChen، صدر في 2026-10-16. يُقدَّم كلا النموذجين عبر api14 كنماذج محادثة متوافقة مع OpenAI، وكلاهما مُدرَج في فئة النصوص. تكشف التسمية شيئًا عن التموضع: يبدو Extract وكأنه نموذج استخراج مُصمَّم لغرض محدد، بينما Xing4.0 29B A4B هو نموذج محادثة واستدلال عام مع طبقة مجانية.

يختلف النموذجان أكثر ما يختلفان في السياق والوسائط. يمتلك ScaleDown: Extract نافذة سياق تبلغ 1,000,000 رمز، وهي الأكبر بين الاثنين، ويقبل مدخلات نصية وصورية وملفات، وينتج مخرجات نصية. يمتلك XingChen: Xing4.0 29B A4B نافذة سياق تبلغ 262,144 رمز ويقبل النصوص فقط. أما في المعاملات فالمسار معاكس. يكشف XingChen عن قائمة طويلة من معاملات أخذ العينات والتحكم: frequency_penalty و presence_penalty و temperature و top_p و top_k و min_p و repetition_penalty و seed و stop و max_tokens و response_format و structured_outputs و tool_choice و tools و reasoning و include_reasoning. أما ScaleDown: Extract فيدعم max_tokens فقط. لذا فإن XingChen هو الوحيد بين الاثنين الذي يمتلك استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة والاستدلال، بينما ScaleDown هو الوحيد الذي يستقبل الصور والملفات والوحيد ذو السياق الأكبر.

في العمل العملي، يتبع الاختيار مباشرة من تلك الفروق. إذا كانت مهمتك تتضمن مستندات طويلة، أو مدخلات صور أو ملفات، أو مطالبة واحدة يجب أن تحمل كمية كبيرة جدًا من المواد، فإن ScaleDown: Extract هو الخيار الطبيعي بسبب سياقه الأكبر ودعمه للمدخلات متعددة الوسائط. وإذا كانت مهمتك تحتاج إلى استدعاء الدوال، أو مخرجات مقيَّدة بمخطط JSON، أو تمريرة استدلال مرئية، فإن XingChen: Xing4.0 29B A4B هو الخيار، لأن تلك قدرات لا يكشف عنها ScaleDown: Extract. أما لتوليد نص عادي حيث لا تهم أي من تلك الميزات، فأي منهما يفي بالغرض، وجدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة هو الدليل الأفضل من أي شيء مكتوب هنا.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن نقطة النهاية متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلب إكمال محادثة، وتضبط حقل model على المعرّف الذي تريده. ولتبديل النماذج تغيّر ذلك النص فقط، من "scaledown/extract" إلى "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free" أو العكس. يبقى جسم طلبك وترويسة المصادقة وتحليل الاستجابة كما هي. التحذير الوحيد هو المعاملات: إذا أرسلت حقول tools أو response_format أو reasoning، فإنها تنطبق على XingChen ولا يدعمها ScaleDown: Extract، الذي يقبل max_tokens فقط، لذا احتفظ بمجموعات معاملات لكل نموذج بدلًا من حمولة واحدة مشتركة.

هناك حالات يظل فيها النموذج الآخر هو الخيار الأفضل حتى بعد ذلك. إذا كنت تستخدم XingChen بالفعل في خط أنابيب لاستدعاء الأدوات أو المخرجات المهيكلة وتحتاج فقط إلى إجابة نصية قصيرة، فإن البقاء على XingChen يتجنب تكاملًا ثانيًا. وبالمقابل، إذا كنت على ScaleDown: Extract لأعمال المستندات وتحتاج إلى إكمال نصي عادي سريع، فإن البقاء هناك يتجنب إضافة معرّف نموذج آخر إلى إعداداتك. لا أحد النموذجين أفضل بشكل مطلق؛ العوامل الحاسمة هي حجم السياق، والمدخلات متعددة الوسائط، وما إذا كنت تحتاج إلى الأدوات أو المخرجات المهيكلة أو الاستدلال.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "scaledown/extract" إلى "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل ScaleDown: Extract وساحة التجربة →تفاصيل XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) 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": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

ScaleDown: Extract مقابل XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى