ByteDance: UI-TARS 7B tegen Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Een vergelijking naast elkaar van ByteDance: UI-TARS 7B (US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31)) en Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| ByteDance: UI-TARS 7B | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | |
|---|---|---|
| Aanbieder | ByteDance | Meta |
| Invoer | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Uitvoer | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,63) | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,63) |
| Cache lezen | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) | US$ 0,00700 / 1M tekstdelen (≈ € 0,00627) |
| Webzoeken | - | US$ 8,75 / 1K zoekopdrachten (≈ € 7,84) |
| Contextvenster | 128.000 | 1.048.576 |
| Maximale output | 2.048 | 943.718 |
| Invoer | image, text | text, image, video, file |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 22 jul 2025 | 2 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor leest 8.2× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000700 met ByteDance: UI-TARS 7B en US$ 0,000700 met Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.
In detail
ByteDance: UI-TARS 7B is een tekstmodel van ByteDance, en Meta: Muse Spark 1.3 Contributor is een tekstmodel van Meta. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen met tekstuitvoer, dus vanuit het oogpunt van de aanroeper bevinden ze zich in hetzelfde slot in je code. Het verschil zit in wat je ze kunt voeren en hoeveel je in een keer kunt voeren. UI-TARS 7B accepteert beeld- en tekstinvoer. Muse Spark 1.3 Contributor accepteert tekst-, beeld-, video- en bestandinvoer, dus het dekt een breder scala aan bronmateriaal. Qua context is Muse Spark 1.3 Contributor de grotere van de twee, met een contextvenster dat meerdere keren groter is dan de 128000 tokens die UI-TARS 7B toestaat. Dat verschil is belangrijk wanneer je lange documenten, lange transcripties of veel bijlagen in een enkel verzoek doorgeeft.
De twee verschillen ook in de parameters die ze beschikbaar stellen. Muse Spark 1.3 Contributor ondersteunt tools en tool choice, dus het kan function calling aansturen, en het ondersteunt reasoning en reasoning effort samen met include reasoning. UI-TARS 7B vermeldt die niet, maar vermeldt wel een reeks sampling- en decoding-besturingen die Muse Spark 1.3 Contributor niet heeft: frequency penalty, logit bias, logprobs, presence penalty, seed, stop, top logprobs en temperature. Beide vermelden structured outputs, dus geen van beide heeft daar een duidelijk voordeel. Kort gezegd: als je applicatie het model tools moet laten aanroepen of een reasoning-stap moet laten tonen, is Muse Spark 1.3 Contributor degene die dat ondersteunt. Als je fijne controle over sampling, log probabilities of deterministische seeds nodig hebt, geeft UI-TARS 7B je die knoppen.
Om tussen hen te kiezen, begin bij de invoer. Als je taak screenshotbegrip, UI-werk of een beeld-plus-tekst-prompt is waarbij de prompt comfortabel binnen 128000 tokens past, is UI-TARS 7B een redelijke standaard en zijn decoding-besturingen maken het makkelijk om af te stemmen. Als je video, bestanden of zeer lange tekst voert, is Muse Spark 1.3 Contributor de praktische keuze, omdat UI-TARS 7B die invoer niet kan aannemen en het verzoek zou afkappen of weigeren. Als je workflow agentisch is, met tool calls en meerstaps-reasoning, is Muse Spark 1.3 Contributor opnieuw de betere match. Prijs is hier geen beslissende factor: de twee liggen ongeveer gelijk op zowel invoer als uitvoer, dus kies op basis van capaciteit in plaats van kosten.
Een van beide aanroepen via api14 is dezelfde handeling. Je stuurt een OpenAI-compatibel chat completion-verzoek naar de gateway en stelt het model-veld in. Gebruik bytedance/ui-tars-1.5-7b voor UI-TARS 7B en meta/muse-spark-1.3-contributor voor Muse Spark 1.3 Contributor. Al het andere in de request body blijft dezelfde vorm, dus wisselen tussen hen is een wijziging van een regel, en je kunt een enkele client en een enkele set berichtverwerkingscode aanhouden. Onthoud alleen dat parameters niet uitwisselbaar zijn: tools of reasoning naar UI-TARS 7B sturen, of logprobs of seed naar Muse Spark 1.3 Contributor, wordt niet ondersteund, dus gate die velden op het model-id dat je gebruikt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "bytedance/ui-tars-1.5-7b" naar "meta/muse-spark-1.3-contributor", prompts, streaming en tools blijven werken.
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": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4