Perceptron: Perceptron Mk1 tegen Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Een vergelijking naast elkaar van Perceptron: Perceptron Mk1 (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en Qwen2.5 Coder 32B Instruct (US$ 2,31 / 1M tekstdelen (≈ € 2,06)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Perceptron: Perceptron Mk1 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Perceptron | Qwen |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 2,31 / 1M tekstdelen (≈ € 2,06) |
| Uitvoer | US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,68) | US$ 3,50 / 1M tekstdelen (≈ € 3,12) |
| Contextvenster | 32.768 | 32.768 |
| Maximale output | 8.192 | 29.491 |
| Invoer | text, image, video | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 12 mei 2026 | 11 nov 2024 |
Belangrijkste verschillen
- Perceptron: Perceptron Mk1 is 77% goedkoper op inputtokens.
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct is 33% goedkoper op outputtokens.
- Alleen Perceptron: Perceptron Mk1 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Alleen Perceptron: Perceptron Mk1 ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00315 met Perceptron: Perceptron Mk1 en US$ 0,00406 met Qwen2.5 Coder 32B Instruct.
In detail
Perceptron Mk1 is een tekstmodel van Perceptron, uitgebracht op 2026-05-12. Qwen2.5 Coder 32B Instruct is een tekstmodel van Qwen, uitgebracht op 2024-11-11. Beide worden aangeboden via api14 onder de categorie tekst, en beide accepteren tekstprompts en retourneren tekstuitvoer, dus op het niveau van de basisvorm van verzoek en antwoord zijn ze uitwisselbaar.
De twee verschillen in wat ze accepteren en wat ze beschikbaar stellen. Perceptron Mk1 neemt beeld- en video-invoer naast tekst, terwijl Qwen2.5 Coder 32B Instruct alleen tekst neemt. Beide vermelden een contextlengte van 32768 tokens, dus er is geen betekenisvol verschil in hoeveel u in één aanroep kunt verzenden. Perceptron Mk1 is de enige van de twee die gestructureerde uitvoer ondersteunt en de enige die redeneren ondersteunt, en de parameterlijst bevat include_reasoning en reasoning. Qwen2.5 Coder 32B Instruct stelt in plaats daarvan een bredere set sampling- en opmaakbedieningen beschikbaar, waaronder logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed en stop. Geen van beide modellen wordt vermeld als ondersteunend voor tools.
Voor een ontwikkelaar die tussen hen kiest, is de invoer meestal de beslissende factor. Als uw taak screenshots, diagrammen, frames uit een video of ander visueel materiaal betreft dat het model moet lezen, is Perceptron Mk1 degene die het kan accepteren, en het kan ook gestructureerde uitvoer retourneren en redeneren beschikbaar stellen, wat geschikt is voor extractie, classificatie en analyse in meerdere stappen waarbij u het tussentijdse denken zichtbaar wilt maken. Als uw taak puur tekstueel is en vooral als het code is, geeft Qwen2.5 Coder 32B Instruct u fijnere controle over generatie via seed, stop, logit_bias en repetition_penalty, wat belangrijk is wanneer u reproduceerbare of strak beperkte uitvoer nodig hebt. Qua kosten is Perceptron Mk1 goedkoper op invoer en Qwen2.5 Coder 32B Instruct is goedkoper op uitvoer, dus de betere waarde hangt af van of uw workload invoerzwaar of uitvoerzwaar is. Controleer de actuele prijstabel voor de huidige cijfers.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. U stuurt een chat completions-verzoek naar hetzelfde eindpunt met dezelfde authenticatie, en het enige dat verandert is de model-id. Gebruik perceptron/perceptron-mk1 voor Perceptron Mk1 en qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct voor Qwen2.5 Coder 32B Instruct. Al het andere in uw verzoekbody, zoals messages, temperature en max_tokens, blijft waar het is, hoewel parameters die een model niet vermeldt er niet op van toepassing zijn. Dit maakt het wisselen tussen de twee een wijziging van één regel, zodat u verschillende verzoeken naar verschillende modellen kunt routeren zonder uw client te herschrijven.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model de betere keuze is. Als u gestructureerde uitvoer of redeneren nodig hebt, biedt Qwen2.5 Coder 32B Instruct deze niet, dus Perceptron Mk1 is de enige optie. Als u seed, stop, logit_bias of repetition_penalty nodig hebt, vermeldt Perceptron Mk1 deze niet, dus Qwen2.5 Coder 32B Instruct is degene om aan te roepen. En als uw uitvoer lang is en u ervoor betaalt, bevoordeelt de prijsstelling aan de uitvoerzijde Qwen2.5 Coder 32B Instruct, terwijl invoerzwaar werk Perceptron Mk1 bevoordeelt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "perceptron/perceptron-mk1" naar "qwen/qwen-2.5-coder-32b-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-coder-32b-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