Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct tegen ReMM SLERP 13B
Een vergelijking naast elkaar van Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78)) en ReMM SLERP 13B (US$ 1,22 / 1M tekstdelen (≈ € 1,09)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | ReMM SLERP 13B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Qwen | Undi95 |
| Invoer | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) | US$ 1,22 / 1M tekstdelen (≈ € 1,09) |
| Uitvoer | US$ 2,63 / 1M tekstdelen (≈ € 2,34) | US$ 2,28 / 1M tekstdelen (≈ € 2,03) |
| Cache lezen | US$ 0,42 / 1M tekstdelen (≈ € 0,37) | - |
| Contextvenster | 262.144 | 6.144 |
| Maximale output | 235.929 | 5.529 |
| Invoer | image, text | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 14 okt 2025 | 22 jul 2023 |
Belangrijkste verschillen
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct is 29% goedkoper op inputtokens.
- ReMM SLERP 13B is 13% goedkoper op outputtokens.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct leest 42.7× meer context (262.144 tokens).
- Alleen Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ondersteunt tool-aanroepen.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00219 met Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct en US$ 0,00236 met ReMM SLERP 13B.
In detail
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct is gemaakt door Qwen, en ReMM SLERP 13B is gemaakt door Undi95. Beide zijn tekstuitvoermodellen, dus wat je ook verstuurt, je krijgt tekst terug. Het Qwen-model is uitgebracht op 2025-10-14, terwijl ReMM SLERP 13B teruggaat tot 2023-07-22. Dat leeftijdsverschil is minder belangrijk dan het functieverschil, maar het is goed om te weten dat de ene een recent visie-taalmodel is en de andere een oudere tekst-only merge.
Het grootste praktische verschil is modaliteit en context. Qwen3 VL 8B Instruct accepteert zowel beeld- als tekstinvoer, dus het kan naar een screenshot, een diagram of een foto kijken naast je prompt. ReMM SLERP 13B accepteert alleen tekst. Qwen3 VL 8B Instruct heeft ook een veel groter contextvenster van 262144 tokens, vergeleken met 6144 tokens voor ReMM SLERP 13B, dus lange documenten, grote codebestanden of uitgebreide chatgeschiedenissen passen comfortabel in het Qwen-model en passen niet in het andere. Wat tooling betreft, alleen Qwen3 VL 8B Instruct ondersteunt tools, wat betekent dat function calling en agent-achtige workflows daar beschikbaar zijn en niet op ReMM SLERP 13B. Beide bieden gestructureerde uitvoer, dus JSON-achtige antwoorden zijn op beide mogelijk. Geen van beide staat vermeld als een toegewijd redeneermodel. Qua prijs is Qwen3 VL 8B Instruct de goedkopere optie voor invoer, terwijl ReMM SLERP 13B goedkoper is voor uitvoer, dus de kostenbalans hangt af van hoeveel je verstuurt versus hoeveel je genereert.
Voor de meeste nieuwe taken is Qwen3 VL 8B Instruct de veiligere standaardkeuze. Kies het wanneer je invoer afbeeldingen bevat, wanneer je prompt of gesprek lang is, of wanneer je tool calls en gestructureerde uitvoer in hetzelfde verzoek nodig hebt. Het is ook de betere keuze wanneer invoertokens je rekening domineren, omdat het aan die kant goedkoper is. ReMM SLERP 13B is zinvol wanneer je pure tekstgeneratie doet, je prompts en uitvoer kort genoeg zijn om binnen 6144 tokens te blijven, en je geen tools of beeldbegrip nodig hebt. Omdat de uitvoer goedkoper is, kan het aantrekkelijk zijn voor workloads die vooral generatie met kleine prompts zijn, zoals kort creatief schrijven, eenvoudige chatantwoorden of bulk teksttransformaties.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee en stelt het model-veld in. De enige verandering tussen de twee is die model-id-string: gebruik "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" voor het Qwen-model en "undi95/remm-slerp-l2-13b" voor ReMM SLERP 13B. Je request body, chatberichten en parameternamen blijven hetzelfde, dus wisselen is een aanpassing van één regel. Als je een clientbibliotheek gebruikt, stel het model dan in je configuratie of omgevingsvariabele in in plaats van het hard te coderen, zodat je tussen beide kunt wisselen zonder de verzoeklogica aan te raken.
Er zijn nog steeds gevallen waarin ReMM SLERP 13B de betere keuze is. Als je taak platte tekst is zonder afbeeldingen, zonder tools en met korte context, en je gebruik uitvoerintensief is, geven de goedkopere uitvoer en de extra sampling-besturingen zoals min_p en top_a je afstemmingsopties die het Qwen-model niet vermeldt. In die specifieke vorm van workload kan het oudere model de zuiniger en beter bestuurbare keuze zijn.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" naar "undi95/remm-slerp-l2-13b", 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": "undi95/remm-slerp-l2-13b",
"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