Meta: Muse Image contre Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Un comparatif côte à côte de Meta: Muse Image (8,38 $US / 1M jetons (≈ 7,51 €)) et Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 $US / 1M jetons (≈ 5,02 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | Tencent |
| Image en entrée | 8,38 $US / 1M jetons (≈ 7,51 €) | 5,60 $US / 1M jetons (≈ 5,02 €) |
| Image en sortie | 8,38 $US / 1M jetons (≈ 7,51 €) | 5,60 $US / 1M jetons (≈ 5,02 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | 100 000 |
| Sortie max. | 58 982 | 90 000 |
| Entrée | text, image | text, image |
| Sortie | image | image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 26 août 2026 | 5 oct. 2026 |
Principales différences
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview lit 1.5× plus de contexte (100 000 tokens).
En détail
Meta : Muse Image est un modèle de génération d'images de Meta, publié sous l'identifiant de modèle meta/muse-image. Tencent : Hy Image 3.5 Preview est un modèle de génération d'images de Tencent, publié sous l'identifiant de modèle tencent/hy-image-v3.5-preview. Les deux appartiennent à la même catégorie sur api14, donc aucun des deux n'est un modèle de chat général ou de raisonnement que vous appelleriez pour des réponses textuelles. Ils prennent en entrée du texte et des images et renvoient des images en sortie, ce qui en fait des candidats pour le même créneau dans un pipeline : prompt en entrée, image en sortie. Le choix entre eux se résume à la taille du contexte et au contrôle des paramètres plutôt qu'à une différence dans le type d'artefact produit.
La différence la plus nette est la fenêtre de contexte. Tencent : Hy Image 3.5 Preview accepte jusqu'à 100000 tokens, tandis que Meta : Muse Image accepte jusqu'à 65536 tokens, donc c'est le modèle Tencent qui a le plus grand contexte. Les deux acceptent du texte et des images en entrée et émettent des images en sortie, il n'y a donc aucun écart de modalité à peser. Là où ils divergent à nouveau, c'est sur les paramètres pris en charge. Meta : Muse Image expose max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k et top_p, vous pouvez donc ajuster le comportement d'échantillonnage et plafonner la longueur de sortie depuis le corps de la requête. Tencent : Hy Image 3.5 Preview ne liste aucun paramètre pris en charge, ce qui signifie que vous envoyez votre prompt et prenez ce que le modèle renvoie. La comparaison qualitative ne marque aucun des deux modèles comme moins cher en entrée ou en sortie, considérez-les donc comme à peu près au même prix et consultez le tableau en direct pour les chiffres actuels.
Pour la plupart des générations d'images au quotidien, la question pratique est de savoir de combien de contrôle vous avez besoin. Si vous itérez sur un prompt et voulez ajuster temperature ou top_p, ou si vous voulez borner la génération avec max_tokens, Meta : Muse Image vous donne ces leviers et constitue la cible la plus confortable. Si vos prompts sont longs, par exemple un brief détaillé plus plusieurs images de référence, ou si vous injectez une grande quantité de contexte textuel en plus de l'entrée image, Tencent : Hy Image 3.5 Preview est le meilleur choix car sa fenêtre de contexte est plus grande. Si vos prompts sont courts et que vous ne comptez pas toucher aux paramètres d'échantillonnage, l'un ou l'autre modèle fera l'affaire, et le facteur décisif devient ce que montre le tableau des prix en direct au moment où vous construisez la requête.
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 la même URL de base, envoyez la même requête de style chat completions avec votre contenu texte et image, et vous authentifiez avec la même clé. Le seul champ qui change est l'identifiant de modèle : utilisez meta/muse-image pour router vers Meta : Muse Image, ou tencent/hy-image-v3.5-preview pour router vers Tencent : Hy Image 3.5 Preview. Cela signifie que vous pouvez conserver un seul chemin de code, échanger l'identifiant depuis la configuration, et comparer les deux sur vos propres prompts sans réécrire la gestion des requêtes. Si vous avez déjà des valeurs de paramètres définies pour le modèle Meta, rappelez-vous que le modèle Tencent n'annonce pas les prendre en charge, gardez donc ces réglages hors de la requête lorsque vous changez.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meta/muse-image" par "tencent/hy-image-v3.5-preview" : 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.images.generate({
"model": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
Plus de comparatifs
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contre Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contre Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contre Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router contre Auto Code