ByteDance: UI-TARS 7B contre Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Un comparatif côte à côte de ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) et Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| ByteDance: UI-TARS 7B | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | |
|---|---|---|
| Fournisseur | ByteDance | Meta |
| Entrée | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Sortie | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €) |
| Lecture du cache | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,00700 $US / 1M jetons (≈ 0,00627 €) |
| Recherche web | - | 8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,84 €) |
| Fenêtre de contexte | 128 000 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 2 048 | 943 718 |
| Entrée | image, text | text, image, video, file |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 22 juil. 2025 | 2 sept. 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lit 8.2× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Seul Meta: Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Meta: Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000700 $US avec ByteDance: UI-TARS 7B et 0,000700 $US avec Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.
En détail
ByteDance : UI-TARS 7B est un modèle texte de ByteDance, et Meta : Muse Spark 1.3 Contributor est un modèle texte de Meta. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat avec sortie texte, donc du point de vue de l'appelant, ils occupent le même emplacement dans votre code. La différence réside dans ce que vous pouvez leur fournir et dans la quantité que vous pouvez fournir en une seule fois. UI-TARS 7B accepte les entrées image et texte. Muse Spark 1.3 Contributor accepte les entrées texte, image, vidéo et fichier, ce qui couvre donc une gamme plus large de sources. Concernant le contexte, Muse Spark 1.3 Contributor est le plus grand des deux, avec une fenêtre de contexte plusieurs fois supérieure aux 128000 tokens autorisés par UI-TARS 7B. Cet écart compte lorsque vous transmettez de longs documents, de longues transcriptions ou de nombreuses pièces jointes dans une seule requête.
Les deux diffèrent également par les paramètres qu'ils exposent. Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge tools et tool choice, il peut donc piloter l'appel de fonctions, et il prend en charge reasoning et reasoning effort ainsi que include reasoning. UI-TARS 7B ne les liste pas, mais il liste un ensemble de contrôles d'échantillonnage et de décodage que Muse Spark 1.3 Contributor ne propose pas : frequency penalty, logit bias, logprobs, presence penalty, seed, stop, top logprobs et temperature. Les deux listent les sorties structurées, donc aucun n'a d'avantage clair sur ce point. En bref, si votre application a besoin que le modèle appelle des outils ou expose une étape de raisonnement, c'est Muse Spark 1.3 Contributor qui le prend en charge. Si vous avez besoin d'un contrôle fin sur l'échantillonnage, les probabilités logarithmiques ou les graines déterministes, UI-TARS 7B vous offre ces réglages.
Pour choisir entre les deux, commencez par l'entrée. Si votre tâche est la compréhension de captures d'écran, le travail d'interface utilisateur ou toute invite image plus texte dont l'invite tient confortablement dans 128000 tokens, UI-TARS 7B est un choix par défaut raisonnable et ses contrôles de décodage facilitent le réglage. Si vous fournissez de la vidéo, des fichiers ou du texte très long, Muse Spark 1.3 Contributor est le choix pratique car UI-TARS 7B ne peut pas prendre ces entrées et tronquerait ou rejetterait la requête. Si votre flux de travail est agentique, avec des appels d'outils et un raisonnement en plusieurs étapes, Muse Spark 1.3 Contributor est là encore le meilleur choix. Le prix n'est pas un facteur décisif ici : les deux sont à peu près équivalents en entrée comme en sortie, donc choisissez sur la capacité plutôt que sur le coût.
Appeler l'un ou l'autre via api14 est la même opération. Vous envoyez une requête de complétion de chat compatible OpenAI à la passerelle et définissez le champ model. Utilisez bytedance/ui-tars-1.5-7b pour UI-TARS 7B et meta/muse-spark-1.3-contributor pour Muse Spark 1.3 Contributor. Tout le reste dans le corps de la requête garde la même forme, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne, et vous pouvez conserver un seul client et un seul ensemble de code de gestion des messages. Rappelez-vous simplement que les paramètres ne sont pas interchangeables : envoyer tools ou reasoning à UI-TARS 7B, ou logprobs ou seed à Muse Spark 1.3 Contributor, n'est pas pris en charge, donc conditionnez ces champs à l'identifiant de modèle que vous utilisez.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "bytedance/ui-tars-1.5-7b" par "meta/muse-spark-1.3-contributor" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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