NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL tegen Qwen: Qwen3.8 Flash
Een vergelijking naast elkaar van NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en Qwen: Qwen3.8 Flash (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Aanbieder | NVIDIA | Qwen |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) |
| Uitvoer | US$ 1,75 / 1M tekstdelen (≈ € 1,56) | US$ 1,65 / 1M tekstdelen (≈ € 1,46) |
| Cache lezen | US$ 0,07 / 1M tekstdelen (≈ € 0,06) | US$ 0,06 / 1M tekstdelen (≈ € 0,05) |
| Contextvenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Maximale output | 943.718 | 131.072 |
| Invoer | text, image, video | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 15 okt 2026 | 26 aug 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- Qwen: Qwen3.8 Flash is 6% goedkoper op outputtokens.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00140 met NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL en US$ 0,00135 met Qwen: Qwen3.8 Flash.
In detail
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL is gemaakt door NVIDIA, en Qwen: Qwen3.8 Flash is gemaakt door Qwen. Beide zijn tekstmodellen in de zin dat ze tekst retourneren, en beide worden aangeboden via api14 als OpenAI-compatibele endpoints. De twee model-ids die u in uw verzoeken doorgeeft zijn "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" en "qwen/qwen3.8-flash". Het model van NVIDIA is uitgebracht op 2026-10-15, terwijl het model van Qwen eerder is uitgebracht, op 2026-08-26.
Qua mogelijkheden liggen de twee dicht bij elkaar. Beide accepteren tekst, afbeelding en video als invoer en produceren alleen tekst, dus geen van beide is een puur tekst-naar-tekst-model en geen van beide genereert afbeeldingen of audio. Hun contextvensters zijn ook bijna even groot: Nemotron 3.5 Super VL vermeldt 1.048.576 tokens en Qwen3.8 Flash vermeldt 1.000.000 tokens, een verschil van ongeveer achtenveertigduizend tokens, wat waarschijnlijk niet op zichzelf een project zal beslissen. De parameterlijsten overlappen sterk, waaronder tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs en top_logprobs. Nemotron 3.5 Super VL biedt daarnaast logit_bias, min_p en repetition_penalty, die Qwen3.8 Flash niet vermeldt. Qua prijs is de invoerkosten voor beide ongeveer hetzelfde, terwijl de uitvoerkosten lager zijn bij Qwen3.8 Flash.
Voor een ontwikkelaar die tussen hen kiest, volgt de praktische splitsing uit die details. Als u logit_bias nodig hebt om tokenwaarschijnlijkheden te sturen, min_p als alternatieve sampling-afkapwaarde, of repetition_penalty om lussen in lange generaties tegen te gaan, dan is Nemotron 3.5 Super VL degene die die parameters accepteert, en Qwen3.8 Flash zal ze weigeren of negeren. Als uw workload uitvoerintensief is, bijvoorbeeld lange samenvattingen, bulkgeneratie of agent-lussen die veel tokens per aanroep uitstoten, dan is Qwen3.8 Flash de goedkopere keuze aan de uitvoerkant, en de invoerprijs is ongeveer hetzelfde als die van NVIDIA, dus de besparing komt van wat het model schrijft en niet van wat u verstuurt. Als uw prompts worden gedomineerd door grote video- of afbeeldingsinvoer met korte antwoorden, betekent de gelijke invoerprijs dat kosten geen onderscheidende factor zijn en kunt u beslissen op basis van parameterondersteuning of op basis van welk gedrag van het model u in tests prettiger vindt.
Beide aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier omdat de API OpenAI-compatibel is. U richt uw client op de api14 base URL, stuurt uw sleutel mee, en stelt het model-veld in op de id die u wilt. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel: vervang "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" door "qwen/qwen3.8-flash", of andersom. Uw messages-array, content-onderdelen voor afbeelding en video, tool-definities, response_format en streaming-instellingen blijven ongewijzigd werken, omdat beide modellen dezelfde kernset parameters accepteren. De enige aanpassingen die u kunt verwachten zijn het verwijderen van parameters die slechts één kant ondersteunt, zoals logit_bias, min_p of repetition_penalty wanneer u overstapt naar Qwen3.8 Flash.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" naar "qwen/qwen3.8-flash", 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/qwen3.8-flash",
"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