Venice: Uncensored contre Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Un comparatif côte à côte de Venice: Uncensored (0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €)) et Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Venice: Uncensored | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Venice | Qwen |
| Entrée | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) |
| Sortie | 3,15 $US / 1M jetons (≈ 2,81 €) | 2,63 $US / 1M jetons (≈ 2,34 €) |
| Lecture du cache | - | 0,42 $US / 1M jetons (≈ 0,37 €) |
| Fenêtre de contexte | 128 000 | 262 144 |
| Sortie max. | 8 192 | 235 929 |
| Entrée | text | image, text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 9 juil. 2025 | 14 oct. 2025 |
Principales différences
- Venice: Uncensored est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct est 17% moins cher sur les tokens de sortie.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct lit 2.0× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct prend en charge la sortie JSON structurée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00228 $US avec Venice: Uncensored et 0,00219 $US avec Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.
En détail
Venice: Uncensored est un modèle texte de Venice, construit sur la lignée Dolphin Mistral 24B, et il a été publié le 2025-07-09. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct vient de Qwen et est arrivé le 2025-10-14. Les deux sont répertoriés dans la catégorie texte sur api14, donc en surface ils ressemblent à des endpoints de chat completions comparables, mais ils visent des tâches différentes. Venice est un générateur de texte à usage unique, tandis que Qwen3 VL est un modèle instruct multimodal qui gère aussi les images côté entrée.
La séparation la plus nette se situe dans le contexte et les modalités. Qwen a la fenêtre de contexte la plus grande avec 262144 tokens contre 128000 pour Venice, il peut donc contenir environ deux fois plus de matière en un seul appel. Qwen accepte aussi des entrées image en plus du texte, tandis que Venice accepte uniquement le texte ; les deux renvoient du texte. Côté outillage, Qwen est le plus programmable des deux : c'est le seul de la paire à prendre en charge tools et tool_choice, et le seul avec structured_outputs. Sa liste de paramètres est globalement plus large, incluant logit_bias, logprobs, top_logprobs, repetition_penalty et seed, qu'aucun Venice n'expose. Venice couvre les contrôles courants d'échantillonnage et de formatage (frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p), ce qui suffit pour une génération simple mais pas pour des workflows de type agent. Aucun des deux modèles n'est signalé comme modèle de raisonnement dans les données de comparaison, il n'y a donc pas de différence significative à signaler sur ce point.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de ce que contient la requête et de ce à quoi la réponse doit se brancher. Si vous envoyez du texte brut et voulez un rédacteur ou un modèle de chat polyvalent, Venice est le choix naturel, et c'est l'option la moins chère sur les tokens d'entrée. Si votre entrée inclut des captures d'écran, des diagrammes, des pages scannées ou toute autre image, ou si vous avez besoin que le modèle appelle des fonctions, renvoie une sortie structurée, ou porte un très long document en contexte, c'est Qwen qu'il faut utiliser. Qwen est aussi le moins cher sur les tokens de sortie, donc les générations longues penchent vers lui même pour des tâches uniquement textuelles. En bref : texte en entrée, texte en sortie, paramètres simples, Venice. Images, outils, sortie structurée, ou un très grand contexte, Qwen.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête chat completions standard, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser Venice, définissez model sur "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition". Pour utiliser Qwen, définissez model sur "qwen/qwen3-vl-8b-instruct". Tout le reste dans le corps de la requête garde la forme que vous utilisez déjà, et passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne de cet id de modèle. Gardez simplement à l'esprit que Qwen accepte des parties de contenu image dans le tableau messages et pas Venice, et que les champs tool et structured output ne s'appliquent qu'à Qwen.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" par "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" : 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": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Plus de comparatifs
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contre Tencent: Hy4