Venice: Uncensored vs. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Ein direkter Vergleich von Venice: Uncensored (0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €)) und Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,78 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Venice: Uncensored | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Anbieter | Venice | Qwen |
| Eingabe | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) | 0,88 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,78 €) |
| Ausgabe | 3,15 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,81 €) | 2,63 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,34 €) |
| Cache-Lesen | - | 0,42 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,37 €) |
| Kontextfenster | 128.000 | 262.144 |
| Max. Ausgabe | 8.192 | 235.929 |
| Eingabe | text | image, text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 09.07.2025 | 14.10.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Venice: Uncensored ist bei Eingabe-Tokens 20% günstiger.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ist bei Ausgabe-Tokens 17% günstiger.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct liest 2.0× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Nur Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct unterstützt Tool Calling.
- Nur Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Venice: Uncensored 0,00228 $ und mit Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct 0,00219 $.
Im Detail
Venice: Uncensored ist ein Textmodell von Venice, aufgebaut auf der Dolphin Mistral 24B Linie, und es wurde am 2025-07-09 veröffentlicht. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct stammt von Qwen und erschien am 2025-10-14. Beide sind auf api14 unter der Kategorie Text gelistet, also sehen sie auf den ersten Blick wie vergleichbare Chat Completions Endpunkte aus, aber sie zielen auf unterschiedliche Aufgaben. Venice ist ein reiner Textgenerator, während Qwen3 VL ein multimodales Instruct Modell ist, das auch Bilder auf der Eingabeseite verarbeitet.
Die deutlichste Trennung liegt bei Kontext und Modalitäten. Qwen hat das größere Kontextfenster mit 262144 Tokens gegenüber 128000 bei Venice, kann also in einem einzigen Aufruf ungefähr doppelt so viel Material aufnehmen. Qwen akzeptiert außerdem Bildeingaben neben Text, während Venice nur Text akzeptiert; beide geben Text zurück. Beim Tooling ist Qwen das programmierbarere der beiden: Es ist das einzige des Paares, das tools und tool_choice unterstützt, und das einzige mit structured_outputs. Seine Parameterliste ist insgesamt breiter, einschließlich logit_bias, logprobs, top_logprobs, repetition_penalty und seed, von denen Venice keine bereitstellt. Venice deckt die üblichen Sampling und Formatierungssteuerungen ab (frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p), was für einfache Generierung ausreicht, aber nicht für agentenartige Workflows. Keines der Modelle ist in den Vergleichsdaten als Reasoning Modell gekennzeichnet, daher gibt es dort keinen nennenswerten Unterschied zu berichten.
Für die tägliche Arbeit wählen Sie danach, was die Anfrage enthält und woran die Antwort anknüpfen muss. Wenn Sie reinen Text senden und ein allgemeines Schreib oder Chat Modell möchten, ist Venice die natürliche Wahl, und es ist die günstigere Option bei Eingabe Tokens. Wenn Ihre Eingabe Screenshots, Diagramme, gescannte Seiten oder andere Bilder enthält, oder wenn das Modell Funktionen aufrufen, strukturierte Ausgabe zurückgeben oder ein sehr langes Dokument im Kontext tragen soll, ist Qwen das Modell der Wahl. Qwen ist außerdem die günstigere Seite bei Ausgabe Tokens, daher neigen lange Generierungen zu ihm, selbst bei reinen Textaufgaben. Kurz gesagt: Text rein, Text raus, einfache Parameter, Venice. Bilder, Tools, strukturierte Ausgabe oder ein sehr großer Kontext, Qwen.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert gleich, weil die API OpenAI kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14 Basis URL, senden eine Standard Chat Completions Anfrage und setzen das Feld model auf die gewünschte id. Um Venice zu verwenden, setzen Sie model auf "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition". Um Qwen zu verwenden, setzen Sie model auf "qwen/qwen3-vl-8b-instruct". Alles andere im Request Body bleibt in der Form, die Sie bereits verwenden, und das Umschalten zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung dieser model id. Denken Sie nur daran, dass Qwen Bildinhaltsteile im messages Array akzeptiert und Venice nicht, und dass Tool und Felder für strukturierte Ausgabe nur für Qwen gelten.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" auf "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", 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": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Weitere Vergleiche
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha vs. Tencent: Hy4