LiquidAI: LFM2.5-2.6B contre Qwen2.5 72B Instruct

Un comparatif côte à côte de LiquidAI: LFM2.5-2.6B (1,22 $US / 1M jetons) et Qwen2.5 72B Instruct (1,26 $US / 1M jetons) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.

Caractéristiques

	LiquidAI: LFM2.5-2.6B	Qwen2.5 72B Instruct
Fournisseur	LiquidAI	Qwen
Entrée	1,22 $US / 1M jetons	1,26 $US / 1M jetons
Sortie	1,75 $US / 1M jetons	1,40 $US / 1M jetons
Lecture du cache	0,14 $US / 1M jetons	-
Fenêtre de contexte	128 000	32 768
Sortie max.	8 192	16 384
Entrée	text	text
Sortie	text	text
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	11 août 2026	19 sept. 2024

Principales différences

Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
Qwen2.5 72B Instruct est 20% moins cher sur les tokens de sortie.
LiquidAI: LFM2.5-2.6B lit 3.9× plus de contexte (128 000 tokens).
Seul LiquidAI: LFM2.5-2.6B prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00210 $US avec LiquidAI: LFM2.5-2.6B et 0,00196 $US avec Qwen2.5 72B Instruct.

Changer de modèle en une chaîne

Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "liquid/lfm-2.5-2.6b" par "qwen/qwen-2.5-72b-instruct" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

LiquidAI: LFM2.5-2.6B : détails et bac à sable →Qwen2.5 72B Instruct : détails et bac à sable →

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-2.5-72b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

LiquidAI: LFM2.5-2.6B contre Qwen2.5 72B Instruct

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