ByteDance: UI-TARS 7B vs. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Ein direkter Vergleich von ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €)) und Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| ByteDance: UI-TARS 7B | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | |
|---|---|---|
| Anbieter | ByteDance | Meta |
| Eingabe | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) |
| Ausgabe | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,63 €) | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,63 €) |
| Cache-Lesen | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) | 0,00700 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,00627 €) |
| Websuche | - | 8,75 $ / 1.000 Suchen (≈ 7,84 €) |
| Kontextfenster | 128.000 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 2.048 | 943.718 |
| Eingabe | image, text | text, image, video, file |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 22.07.2025 | 02.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Beide haben etwa denselben Eingabepreis.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor liest 8.2× mehr Kontext (1.048.576 Tokens).
- Nur Meta: Muse Spark 1.3 Contributor unterstützt Tool Calling.
- Nur Meta: Muse Spark 1.3 Contributor unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit ByteDance: UI-TARS 7B 0,000700 $ und mit Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 0,000700 $.
Im Detail
ByteDance: UI-TARS 7B ist ein Textmodell von ByteDance, und Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ist ein Textmodell von Meta. Beide werden über api14 als Chat-Modelle mit Textausgabe bereitgestellt, sodass sie aus Sicht des Aufrufers im selben Slot in Ihrem Code liegen. Der Unterschied liegt darin, was Sie ihnen zuführen können und wie viel Sie auf einmal zuführen können. UI-TARS 7B akzeptiert Bild- und Texteingabe. Muse Spark 1.3 Contributor akzeptiert Text-, Bild-, Video- und Dateieingabe, deckt also eine breitere Palette von Quellmaterial ab. Beim Kontext ist Muse Spark 1.3 Contributor der größere der beiden, mit einem Kontextfenster, das um ein Vielfaches größer ist als die 128000 Tokens, die UI-TARS 7B erlaubt. Diese Lücke ist wichtig, wenn Sie lange Dokumente, lange Transkripte oder viele Anhänge in einer einzigen Anfrage übergeben.
Die beiden unterscheiden sich auch in den Parametern, die sie offenlegen. Muse Spark 1.3 Contributor unterstützt Tools und Tool Choice, kann also Function Calling steuern, und unterstützt Reasoning und Reasoning Effort zusammen mit Include Reasoning. UI-TARS 7B listet diese nicht auf, aber es listet eine Reihe von Sampling- und Decoding-Steuerungen auf, die Muse Spark 1.3 Contributor nicht bietet: Frequency Penalty, Logit Bias, Logprobs, Presence Penalty, Seed, Stop, Top Logprobs und Temperature. Beide listen Structured Outputs auf, sodass keines dort einen klaren Vorteil hat. Kurz gesagt: Wenn Ihre Anwendung erfordert, dass das Modell Tools aufruft oder einen Reasoning-Schritt offenlegt, ist Muse Spark 1.3 Contributor dasjenige, das dies unterstützt. Wenn Sie feine Kontrolle über Sampling, Log-Wahrscheinlichkeiten oder deterministische Seeds benötigen, gibt Ihnen UI-TARS 7B diese Regler.
Für die Wahl zwischen ihnen beginnen Sie mit der Eingabe. Wenn Ihre Aufgabe Screenshot-Verständnis, UI-Arbeit oder ein beliebiger Bild-plus-Text-Prompt ist, bei dem der Prompt bequem in 128000 Tokens passt, ist UI-TARS 7B eine vernünftige Standardwahl, und seine Decoding-Steuerungen machen es einfach, es abzustimmen. Wenn Sie Video, Dateien oder sehr langen Text zuführen, ist Muse Spark 1.3 Contributor die praktische Wahl, weil UI-TARS 7B diese Eingaben nicht annehmen kann und die Anfrage abschneiden oder ablehnen würde. Wenn Ihr Workflow agentisch ist, mit Tool-Aufrufen und mehrstufigem Reasoning, ist Muse Spark 1.3 Contributor wieder die bessere Wahl. Der Preis ist hier kein entscheidender Faktor: Die beiden liegen bei Eingabe und Ausgabe etwa gleich, wählen Sie also nach Fähigkeit statt nach Kosten.
Beide über api14 aufzurufen ist derselbe Vorgang. Sie senden eine OpenAI-kompatible Chat-Completion-Anfrage an das Gateway und setzen das Feld model. Verwenden Sie bytedance/ui-tars-1.5-7b für UI-TARS 7B und meta/muse-spark-1.3-contributor für Muse Spark 1.3 Contributor. Alles andere im Request-Body behält dieselbe Form, sodass das Wechseln zwischen ihnen eine Änderung in einer Zeile ist, und Sie können einen einzigen Client und einen einzigen Satz von Message-Handling-Code beibehalten. Denken Sie nur daran, dass Parameter nicht austauschbar sind: Tools oder Reasoning an UI-TARS 7B zu senden, oder Logprobs oder Seed an Muse Spark 1.3 Contributor, wird nicht unterstützt, also steuern Sie diese Felder anhand der Model-Id, die Sie verwenden.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "bytedance/ui-tars-1.5-7b" auf "meta/muse-spark-1.3-contributor", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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