LiquidAI: LFM3-1.7B contre Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Un comparatif côte à côte de LiquidAI: LFM3-1.7B (0,28 $US / 1M jetons (≈ 0,25 €)) et Qwen: Qwen2.5 7B Instruct (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
| LiquidAI: LFM3-1.7B | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Fournisseur | LiquidAI | Qwen |
| Entrée | 0,28 $US / 1M jetons (≈ 0,25 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Sortie | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) |
| Lecture du cache | 0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 32 768 |
| Sortie max. | 8 192 | 29 491 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 6 nov. 2026 | 16 oct. 2024 |
Principales différences
- LiquidAI: LFM3-1.7B est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- LiquidAI: LFM3-1.7B lit 8.0× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul LiquidAI: LFM3-1.7B prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000630 $US avec LiquidAI: LFM3-1.7B et 0,000700 $US avec Qwen: Qwen2.5 7B 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-3-1.7b" par "qwen/qwen-2.5-7b-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/qwen-2.5-7b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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