ScaleDown: Summarize مقابل XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
مقارنة جنبًا إلى جنب بين ScaleDown: Summarize (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: Summarize | 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 | 4,000 | 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: Summarize 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: Summarize هو نموذج نصي من ScaleDown، وXingChen: Xing4.0 29B A4B (free) هو نموذج نصي من XingChen. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنماذج بنمط المحادثة، وكلاهما يقبل النص كمدخل ويعيد النص كمخرج. يشير التسمي إلى الشكل المقصود لهما: يتمركز Summarize حول أعمال التلخيص، بينما Xing4.0 29B A4B هو نموذج عام من XingChen متاح على طبقة مجانية. لا يعد أي منهما مولدا متعدد الوسائط، لذا فأنت تختار بين نقطتي نهاية نصية دخلا وخروجا.
أوضح فارق هو السياق والوسائط. يأخذ ScaleDown: Summarize نافذة سياق تبلغ 1,000,000 رمز ويقبل النص والصور والملفات كمدخل، لذا يمكنك تسليمه مستندا طويلا أو صفحة ممسوحة ضوئيا أو مرفقا إلى جانب طلبك. يمتلك XingChen: Xing4.0 29B A4B نافذة سياق تبلغ 262,144 رمزا ويقبل النص فقط. على صعيد المعاملات يختلف الاثنان كثيرا. لا يعرض ScaleDown: Summarize سوى max_tokens، لذا تحصل على تحكم ضئيل في أخذ العينات. يعرض Xing4.0 29B A4B مجموعة واسعة، تشمل temperature وtop_p وtop_k وmin_p وfrequency_penalty وpresence_penalty وrepetition_penalty وseed وstop وresponse_format وstructured_outputs وtools وtool_choice وinclude_reasoning وreasoning. وهذا يعني أن استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة وضوابط الاستدلال متاحة فقط على نموذج XingChen.
للعمل العملي، اختر ScaleDown: Summarize عندما تكون المهمة نصا طويلا كمدخل وتريد إجابة قصيرة في المقابل: تكثيف عقد، أو ورقة بحثية، أو سلسلة نقاش طويلة، أو دفعة من المستندات تفضل تمريرها كملفات أو صور بدلا من لصقها كنص عادي. النافذة الكبيرة وإدخال الملفات والصور يجعلانه الخيار الطبيعي لهذا الشكل من المهام. اختر Xing4.0 29B A4B عندما تحتاج إلى أن يفعل النموذج أكثر من القراءة والتكثيف: استدعاء أدوات، أو إعادة JSON يطابق مخططا، أو إظهار مسار استدلال. وهو أيضا الخيار الأفضل عندما تريد ضبط سلوك أخذ العينات عبر temperature أو العقوبات أو seed أو تسلسلات stop، لأن ScaleDown: Summarize لا يمنحك أي من هذه المقابض.
استدعاء أي منهما عبر api14 هو نفس شكل الطلب، لأن البوابة متوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلب إكمال محادثة مع رسائلك، وتضبط حقل model. لاستخدام ScaleDown: Summarize، اضبط model على "scaledown/summarize". لاستخدام Xing4.0 29B A4B، اضبط model على "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free". يبقى كل شيء آخر في الحمولة كما هو، لذا فإن التبديل بينهما تغيير من سطر واحد. التحفظ الوحيد هو المعاملات: إذا أرسلت temperature أو tools أو response_format إلى ScaleDown: Summarize، فلن يحترمها، لأن max_tokens فقط مدعوم هناك. أبق جسم طلبك على المجموعة الفرعية المشتركة إذا أردت أن يعمل الكود نفسه مع كليهما.
لا تزال هناك حالة لصالح نموذج XingChen في التلخيص نفسه. إذا احتجت إلى أن تعود ملخصاتك بصيغة JSON مهيكلة، أو أردت أن يستدعي النموذج أداة لجلب المستند أولا، أو أردت التحكم في أخذ العينات والاستدلال، فإن Xing4.0 29B A4B هو الخيار الأفضل حتى مع كون نافذة سياقه أصغر. والعكس صحيح أيضا: إذا احتجت إلى إدخال صورة أو ملف، أو تجاوز مدخلك ربع مليون رمز، فإن ScaleDown: Summarize هو الوحيد بين الاثنين القادر على استيعابه.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "scaledown/summarize" إلى "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free"، 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": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
"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