ByteDance: UI-TARS 7B kontra inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Porównanie ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł)) i inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 USD / 1M tokenów (≈ 0,62 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| ByteDance: UI-TARS 7B | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Dostawca | ByteDance | inclusionAI |
| Wejście | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł) | 0,16 USD / 1M tokenów (≈ 0,62 zł) |
| Wyjście | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł) | 0,47 USD / 1M tokenów (≈ 1,86 zł) |
| Odczyt z cache | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł) | 0,03 USD / 1M tokenów (≈ 0,12 zł) |
| Okno kontekstu | 128 000 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 2048 | 262 144 |
| Wejście | image, text | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 22 lip 2025 | 2 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash jest o 55% tańszy na tokenach wejściowych.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash jest o 32% tańszy na tokenach wyjściowych.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash przyjmuje 7.8× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko inclusionAI: Ling 3.1 Flash obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko inclusionAI: Ling 3.1 Flash obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000700 USD z ByteDance: UI-TARS 7B i 0,000394 USD z inclusionAI: Ling 3.1 Flash.
Szczegółowo
ByteDance: UI-TARS 7B to model z wyjściem tekstowym od ByteDance, wydany 2025-07-22. Przyjmuje zarówno obrazy, jak i tekst jako dane wejściowe, co plasuje go w małej grupie modeli, które potrafią spojrzeć na zrzut ekranu lub obraz wraz z promptem. inclusionAI: Ling 3.1 Flash pochodzi od inclusionAI, wydany 2026-10-02, i jest modelem tekst-wejściowy, tekst-wyjściowy. Oba są wymienione na api14 w kategorii tekst, więc żaden nie jest dedykowanym endpointem embeddingów ani generowania obrazów.
Najwyraźniejszy podział między nimi dotyczy kontekstu i modalności. Ling 3.1 Flash ma okno kontekstowe wynoszące 1 000 000 tokenów, znacznie większe niż 128 000 tokenów oferowane przez UI-TARS 7B, więc Ling jest tym, po który należy sięgnąć, gdy trzeba wprowadzić bardzo długie dokumenty lub długie historie rozmów w jednym wywołaniu. UI-TARS 7B jest jedynym z dwóch, który przyjmuje dane wejściowe w postaci obrazu, więc każde zadanie związane z materiałem wizualnym musi trafić do niego. Jeśli chodzi o narzędzia, Ling 3.1 Flash jest jedynym, który udostępnia tools i tool_choice, a także jedynym, który udostępnia reasoning i include_reasoning, więc przepływy pracy w stylu agentowym i jawna kontrola rozumowania należą do Ling. Oba obsługują structured_outputs, więc ta możliwość ich nie rozdziela. Jeśli chodzi o cenę, Ling 3.1 Flash jest tańszą opcją dla tokenów wejściowych, podczas gdy UI-TARS 7B jest tańszą opcją dla tokenów wyjściowych, więc obraz kosztów zależy od kształtu Twojego ruchu.
Przy praktycznym wyborze zacznij od danych wejściowych. Jeśli Twoje żądanie zawiera obraz, UI-TARS 7B jest wyborem, ponieważ Ling 3.1 Flash nie może go przyjąć. Jeśli Twoje żądanie jest czysto tekstowe i długie, Ling 3.1 Flash jest wyborem, ponieważ jego okno kontekstowe jest około osiem razy większe i nie obetnie dużego dokumentu tak, jak zrobiłby to UI-TARS 7B. Jeśli potrzebujesz, aby model wywoływał funkcje lub narzędzia, albo chcesz, aby wynik rozumowania był ujawniony, Ling 3.1 Flash jest ponownie wyborem, ponieważ UI-TARS 7B nie udostępnia tych parametrów. Jeśli Twoje obciążenie to krótkie prompty tekstowe z długimi generowanymi odpowiedziami, UI-TARS 7B ma tańszą stronę wyjściową, co może mieć większe znaczenie niż strona wejściowa w zależności od stosunku generowania do promptu. Oba przyjmują temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs i top_logprobs, więc kontrola próbkowania i log-prawdopodobieństwa jest dostępna w obu.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 używa tej samej powierzchni zgodnej z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Dla UI-TARS 7B ten identyfikator to "bytedance/ui-tars-1.5-7b"; dla Ling 3.1 Flash to "inclusionai/ling-3.1-flash". Kształt treści żądania pozostaje taki sam, a przełączanie między nimi to zmiana ciągu modelu w jednej linii. Głównym zastrzeżeniem jest to, że parametry nie są identyczne w obu: jeśli wyślesz tools lub reasoning do UI-TARS 7B, albo obraz do Ling 3.1 Flash, wywołanie nie zachowa się tak, jak zachowałoby się na drugim modelu, więc utrzymuj swój konstruktor żądań świadomy tego, który identyfikator jest w grze.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "bytedance/ui-tars-1.5-7b" na "inclusionai/ling-3.1-flash", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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": "inclusionai/ling-3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4