AionLabs: Aion-2.0 tegen DeepSeek: R1 0528

AionLabs: Aion-2.0 is een tekstmodel van AionLabs, uitgebracht op 23 februari 2026. DeepSeek: R1 0528 is een tekstmodel van DeepSeek, uitgebracht op 28 mei 2025. Beide zijn tekst in, tekst uit, en beide worden naast elkaar aangeboden via api14, dus de keuze tussen hen komt neer op hoe ze een bepaalde workload aanpakken, niet op enig verschil in basismodaliteit.

Het meest concrete verschil is context. DeepSeek R1 0528 accepteert tot 163.840 tokens, terwijl Aion-2.0 tot 131.072 accepteert, dus het DeepSeek model is degene die je pakt wanneer één prompt een zeer grote codebase, een lang transcript of een stapel documenten moet bevatten. De twee verschillen ook in de tuning-parameters die ze beschikbaar stellen. Aion-2.0 ondersteunt include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools en top_p. DeepSeek R1 0528 ondersteunt al die parameters plus frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, structured_outputs, top_k en top_logprobs. In de praktijk betekent dat DeepSeek je meer knoppen geeft voor het sturen van sampling en voor het verkrijgen van gestructureerde of inspecteerbare output, wat belangrijk is als je evaluatieharnassen bouwt of reproduceerbare runs nodig hebt via seed. Beide modellen accepteren tooldefinities, dus geen van beide heeft daar een voordeel, en beide stellen reasoning-besturing beschikbaar.

Voor dagelijks werk kies je op basis van de vorm van het verzoek. Als je lange documenten invoert en wilt dat het model ze in één pass beredeneert, is het grotere venster van DeepSeek R1 0528 de veiligere keuze, en de extra sampling-parameters helpen wanneer je het uitvoergedrag wilt vastpinnen. Als je prompts comfortabel binnen 131.072 tokens passen en je vooral om uitvoerkosten geeft, is Aion-2.0 de goedkopere optie aan de uitvoerkant, wat belangrijk is voor lange generaties zoals samenvattingen, herschrijvingen of uitgebreide reasoning-traces. Bij invoerkosten keert het beeld om: DeepSeek is van de twee de goedkoopste voor invoertokens, dus workloads die door grote prompts worden gedomineerd, begunstigen DeepSeek, terwijl workloads die door lange antwoorden worden gedomineerd, Aion-2.0 begunstigen. De actuele prijstabel op deze pagina bevat de exacte cijfers.

Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde. Het endpoint is OpenAI-compatibel, dus je behoudt je bestaande clientbibliotheek en request-vorm, en het enige dat verandert is het model-id: gebruik "aion-labs/aion-2.0" voor AionLabs en "deepseek/deepseek-r1-0528" voor DeepSeek. Parameters die een bepaald model niet in zijn ondersteunde set vermeldt, kun je beter weglaten uit de request-body in plaats van ze te verzenden en te laten negeren, dus als je van id wisselt, schrap dan alle DeepSeek-specifieke velden zoals logit_bias of top_k wanneer je naar Aion-2.0 gaat.

Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model wint. Als je taak invoerzwaar is, met een grote prompt en een kort antwoord, is DeepSeek R1 0528 zowel de goedkopere invoeroptie als degene met de grotere context, dus het is de betere keuze, zelfs als je de extra parameters niet nodig hebt. Omgekeerd, als je de breedste set aan sampling- en structured-output-besturing nodig hebt, biedt Aion-2.0 die niet, en DeepSeek is de enige van de twee die dat wel doet.