inclusionAI: Ling 3.1 Flash contra Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Una comparativa lado a lado de inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,26 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,23 €)) y Qwen: Qwen2.5 7B Instruct (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Proveedor | inclusionAI | Qwen |
| Entrada | 0,26 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,23 €) | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) |
| Salida | 0,79 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,70 €) | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €) |
| Lectura de caché | 0,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,05 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.000.000 | 32.768 |
| Salida máxima | 262.144 | 29.491 |
| Entrada | text | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 2 oct 2026 | 16 oct 2024 |
Diferencias clave
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash es 25% más barato en tokens de entrada.
- Qwen: Qwen2.5 7B Instruct es 11% más barato en tokens de salida.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lee 30.5× más contexto (1.000.000 tokens).
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000656 US$ con inclusionAI: Ling 3.1 Flash y 0,000700 US$ con Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.
En detalle
inclusionAI: Ling 3.1 Flash es un modelo de texto de inclusionAI, lanzado el 2026-10-02. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct es un modelo de texto de Qwen, lanzado el 2024-10-16. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat en la categoría de texto, así que a nivel de uso básico ocupan el mismo lugar en tu stack: envías mensajes, recibes texto de vuelta. Las diferencias que importan para una decisión de enrutamiento son el tamaño del contexto, la superficie de parámetros que expone cada uno y la dirección del precio.
La división más clara es el contexto. Ling 3.1 Flash acepta hasta 1,000,000 de tokens, mientras que Qwen2.5 7B Instruct acepta 32,768. Es una brecha grande, y cambia lo que puedes poner en una sola solicitud: repositorios completos, conjuntos largos de documentos o historiales de conversación extendidos caben en Ling 3.1 Flash, pero necesitarán chunking o recuperación en Qwen2.5 7B Instruct. Ambos modelos son texto de entrada y texto de salida, así que ninguno añade manejo de imágenes o audio. En cuanto a parámetros, Ling 3.1 Flash admite reasoning e include_reasoning, cosa que Qwen2.5 7B Instruct no, así que el razonamiento interno paso a paso solo está disponible en el lado de Ling. Ambos admiten tools y tool_choice, y ambos admiten structured_outputs y response_format, así que el function calling y la salida restringida por esquema están disponibles en cualquiera de los dos. Ling 3.1 Flash también expone logit_bias, logprobs y top_logprobs, que Qwen2.5 7B Instruct no, lo cual importa si inspeccionas probabilidades a nivel de token. En cuanto al precio, Ling 3.1 Flash es el más barato de los dos para entrada, mientras que Qwen2.5 7B Instruct es el más barato de los dos para salida.
Para la selección de tareas, empieza por la entrada que necesitas enviar. Si tu prompt es un corpus grande, una transcripción larga o cualquier cosa que de otro modo requeriría una capa de recuperación solo para caber, Ling 3.1 Flash es la elección natural por la ventana de contexto, y su soporte de razonamiento ayuda en problemas de varios pasos donde el modelo se beneficia de trabajar a través de pasos intermedios. Si tu carga de trabajo son prompts cortos con respuestas generadas largas, el lado de salida del precio importa más, y Qwen2.5 7B Instruct es la opción más barata ahí. Qwen2.5 7B Instruct también es un valor predeterminado razonable para el seguimiento de instrucciones sencillo, extracción, clasificación y generación de formato corto donde una ventana de 32,768 tokens es suficiente y no necesitas trazas de razonamiento ni probabilidades de log a nivel de token. Ninguno de los modelos está restringido a un solo caso de uso por modalidad, ya que ambos son solo texto, así que la decisión se reduce a contexto, razonamiento y qué lado de la factura de tokens domina tu tráfico.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud estándar de chat completions con tu array de messages y estableces el campo model. El único cambio entre los dos es esa cadena: usa inclusionai/ling-3.1-flash para Ling 3.1 Flash y qwen/qwen-2.5-7b-instruct para Qwen2.5 7B Instruct. Tu código existente del SDK de OpenAI, tu formato de mensaje y tu análisis de respuesta se mantienen tal como están. Si usas tools, salidas estructuradas o parámetros de muestreo, pásalos en el cuerpo de la solicitud como de costumbre, teniendo en cuenta que reasoning, logit_bias y logprobs se aplican solo al modelo Ling. Como el id del modelo es el único interruptor, puedes mantener ambos detrás de una interfaz y enrutar por solicitud, o ejecutar uno como respaldo del otro, sin mantener dos implementaciones de cliente.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "inclusionai/ling-3.1-flash" a "qwen/qwen-2.5-7b-instruct": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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/qwen-2.5-7b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Más comparativas
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4