Venice: Uncensored tegen Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Een vergelijking naast elkaar van Venice: Uncensored (US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62)) en Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Venice: Uncensored | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Venice | Qwen |
| Invoer | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) |
| Uitvoer | US$ 3,15 / 1M tekstdelen (≈ € 2,81) | US$ 2,63 / 1M tekstdelen (≈ € 2,34) |
| Cache lezen | - | US$ 0,42 / 1M tekstdelen (≈ € 0,37) |
| Contextvenster | 128.000 | 262.144 |
| Maximale output | 8.192 | 235.929 |
| Invoer | text | image, text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 9 jul 2025 | 14 okt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Venice: Uncensored is 20% goedkoper op inputtokens.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct is 17% goedkoper op outputtokens.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct leest 2.0× meer context (262.144 tokens).
- Alleen Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00228 met Venice: Uncensored en US$ 0,00219 met Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.
In detail
Venice: Uncensored is een tekstmodel van Venice, gebouwd op de Dolphin Mistral 24B-lijn, en het werd uitgebracht op 2025-07-09. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct komt van Qwen en verscheen op 2025-10-14. Beide staan onder de categorie tekst op api14, dus op het eerste gezicht lijken het vergelijkbare chat completions-endpoints, maar ze zijn gericht op verschillende taken. Venice is een tekstgenerator met een enkel doel, terwijl Qwen3 VL een multimodaal instructmodel is dat ook afbeeldingen aan de invoerkant verwerkt.
De duidelijkste splitsing zit in context en modaliteiten. Qwen heeft het grotere contextvenster met 262144 tokens tegenover 128000 voor Venice, dus het kan ongeveer twee keer zoveel materiaal in een enkele aanroep bevatten. Qwen accepteert ook beeldinvoer naast tekst, terwijl Venice alleen tekst accepteert; beide retourneren tekst. Qua tooling is Qwen de programmeerbaardere van de twee: het is de enige van het paar dat tools en tool_choice ondersteunt, en de enige met structured_outputs. De parameterlijst is over het algemeen breder, met onder andere logit_bias, logprobs, top_logprobs, repetition_penalty en seed, die Venice geen van alle beschikbaar stelt. Venice dekt de gebruikelijke sampling- en opmaakbesturingen (frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p), wat genoeg is voor eenvoudige generatie maar niet voor agent-achtige workflows. Geen van beide modellen is gemarkeerd als een reasoning-model in de vergelijkingsgegevens, dus er is daar geen betekenisvol verschil te melden.
Voor dagelijks werk kies je op basis van wat het verzoek bevat en waar de reactie op moet aansluiten. Als je platte tekst verstuurt en een algemeen schrijf- of chatmodel wilt, is Venice de natuurlijke keuze, en het is de goedkopere optie voor invoertokens. Als je invoer screenshots, diagrammen, gescande pagina's of andere afbeeldingen bevat, of als je wilt dat het model functies aanroept, gestructureerde uitvoer retourneert of een zeer lang document in de context meedraagt, dan is Qwen degene die je moet gebruiken. Qwen is ook de goedkopere kant voor uitvoertokens, dus lange generaties neigen naar Qwen, zelfs voor puur teksttaken. Kort gezegd: tekst in, tekst uit, eenvoudige parameters, Venice. Afbeeldingen, tools, gestructureerde uitvoer of een zeer grote context, Qwen.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een standaard chat completions-verzoek en stelt het model-veld in op de id die je wilt. Om Venice te gebruiken, stel je model in op "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition". Om Qwen te gebruiken, stel je model in op "qwen/qwen3-vl-8b-instruct". Al het andere in de request body blijft in de vorm die je al gebruikt, en wisselen tussen de twee is een wijziging van één regel in die model-id. Houd er wel rekening mee dat Qwen image content parts in de messages-array accepteert en Venice niet, en dat tool- en structured output-velden alleen van toepassing zijn op Qwen.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" naar "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", 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": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
"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