inclusionAI: Ling 3.1 Flash tegen Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Een vergelijking naast elkaar van inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$ 0,26 / 1M tekstdelen (≈ € 0,23)) en Qwen: Qwen2.5 7B Instruct (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
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Aanbieder | inclusionAI | Qwen |
| Invoer | US$ 0,26 / 1M tekstdelen (≈ € 0,23) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Uitvoer | US$ 0,79 / 1M tekstdelen (≈ € 0,70) | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) |
| Cache lezen | US$ 0,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,05) | - |
| Contextvenster | 1.000.000 | 32.768 |
| Maximale output | 262.144 | 29.491 |
| Invoer | text | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 2 okt 2026 | 16 okt 2024 |
Belangrijkste verschillen
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash is 25% goedkoper op inputtokens.
- Qwen: Qwen2.5 7B Instruct is 11% goedkoper op outputtokens.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash leest 30.5× meer context (1.000.000 tokens).
- Alleen inclusionAI: Ling 3.1 Flash ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000656 met inclusionAI: Ling 3.1 Flash en US$ 0,000700 met Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.
In detail
inclusionAI: Ling 3.1 Flash is een tekstmodel van inclusionAI, uitgebracht op 2026-10-02. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct is een tekstmodel van Qwen, uitgebracht op 2024-10-16. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen in de categorie tekst, dus op het niveau van basisgebruik bezetten ze dezelfde plek in je stack: je stuurt berichten, je krijgt tekst terug. De verschillen die van belang zijn voor een routeringsbeslissing zijn contextgrootte, het parameteroppervlak dat elk model blootstelt, en de prijsrichting.
De duidelijkste splitsing is context. Ling 3.1 Flash accepteert tot 1.000.000 tokens, terwijl Qwen2.5 7B Instruct 32.768 accepteert. Dat is een groot verschil, en het verandert wat je in een enkel verzoek kunt stoppen: volledige repositories, lange documentsets of uitgebreide gespreksgeschiedenissen passen in Ling 3.1 Flash, maar zullen op Qwen2.5 7B Instruct opgesplitst of opgehaald moeten worden. Beide modellen zijn tekst in en tekst uit, dus geen van beide voegt beeld- of audiobehandeling toe. Wat parameters betreft ondersteunt Ling 3.1 Flash reasoning en include_reasoning, wat Qwen2.5 7B Instruct niet doet, dus stapsgewijze interne redenering is alleen beschikbaar aan de Ling-kant. Beide ondersteunen tools en tool_choice, en beide ondersteunen structured_outputs en response_format, dus functieaanroepen en schema-beperkte uitvoer zijn op beide manieren beschikbaar. Ling 3.1 Flash stelt ook logit_bias, logprobs en top_logprobs bloot, wat Qwen2.5 7B Instruct niet doet, wat van belang is als je waarschijnlijkheden op tokenniveau inspecteert. Qua prijs is Ling 3.1 Flash de goedkoopste van de twee voor invoer, terwijl Qwen2.5 7B Instruct de goedkoopste van de twee is voor uitvoer.
Voor taakselectie begin je bij de invoer die je moet versturen. Als je prompt een groot corpus is, een lang transcript, of iets dat anders een ophaallaag zou vereisen om er überhaupt in te passen, is Ling 3.1 Flash de natuurlijke keuze vanwege het contextvenster, en de ondersteuning voor redeneren helpt bij problemen met meerdere stappen waarbij het model baat heeft bij het doorwerken van tussenstappen. Als je workload korte prompts met lange gegenereerde antwoorden betreft, weegt de uitvoerkant van de prijs zwaarder, en Qwen2.5 7B Instruct is daar de goedkopere optie. Qwen2.5 7B Instruct is ook een redelijke standaard voor eenvoudige instructieopvolging, extractie, classificatie en korte generatie waarbij een venster van 32.768 tokens ruim voldoende is en je geen redeneersporen of logwaarschijnlijkheden op tokenniveau nodig hebt. Geen van beide modellen is door modaliteit beperkt tot een enkel gebruiksscenario, aangezien beide alleen tekst zijn, dus de beslissing komt neer op context, redeneren en welke kant van de tokenrekening je verkeer domineert.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de basis-URL van api14, stuurt een standaard chat completions-verzoek met je messages-array, en stelt het model-veld in. De enige verandering tussen de twee is die string: gebruik inclusionai/ling-3.1-flash voor Ling 3.1 Flash en qwen/qwen-2.5-7b-instruct voor Qwen2.5 7B Instruct. Je bestaande OpenAI SDK-code, je berichtformaat en je responsparsing blijven zoals ze zijn. Als je tools, structured outputs of sampling-parameters gebruikt, geef ze dan zoals gewoonlijk door in de request body, met in gedachten dat reasoning, logit_bias en logprobs alleen van toepassing zijn op het Ling-model. Omdat de model-id de enige schakelaar is, kun je beide achter een enkele interface houden en per verzoek routeren, of het ene als fallback voor het andere draaien, zonder twee clientimplementaties te onderhouden.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "inclusionai/ling-3.1-flash" naar "qwen/qwen-2.5-7b-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/qwen-2.5-7b-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