DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 kontra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Porównanie DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł)) i NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| Dostawca | DeepSeek | NVIDIA |
| Wejście | 5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł) | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) |
| Wyjście | 11,20 USD / 1M tokenów (≈ 43,88 zł) | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) |
| Odczyt z cache | 0,47 USD / 1M tokenów (≈ 1,85 zł) | 0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 393 216 | 943 718 |
| Wejście | text | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 24 kwi 2026 | 15 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL jest o 91% tańszy na tokenach wejściowych.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL jest o 84% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,01 USD z DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 i 0,00140 USD z NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL.
Szczegółowo
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 to model tekstowy od DeepSeek. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL to model tekstowy od NVIDIA. Oba należą do kategorii tekstowej na api14 i oba zostały wydane przez swoich dostawców w podanych dla nich datach, ale są zbudowane do różnych rodzajów danych wejściowych.
Oba modele mają tę samą długość kontekstu wynoszącą 1048576 tokenów, więc żaden nie daje dłuższego okna roboczego niż drugi. Udostępniają również niemal ten sam zestaw parametrów próbkowania i sterowania, w tym temperature, top_p, top_k, min_p, kary za częstotliwość i obecność, karę za powtórzenia, seed, stop, logit_bias, logprobs i top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools i tool_choice oraz opcje związane z rozumowaniem. Prawdziwy podział dotyczy modalności wejściowych. DeepSeek V4 Pro 0423 przyjmuje wyłącznie tekst i zwraca tekst. Nemotron 3.5 Super VL przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obraz i wideo, a zwraca tekst, co czyni go modelem, po który sięgasz, gdy Twoje zapytanie zawiera zrzut ekranu, diagram, zeskanowaną stronę lub klip wideo. Dane wyjściowe po obu stronach są tekstowe.
W codziennej pracy, która jest czysto językowa, każdy z nich jest rozsądnym domyślnym wyborem, a remis w długości kontekstu oznacza, że możesz podać obu bardzo długie dokumenty. Gdy Twoim zadaniem jest streszczanie długiego raportu, pisanie lub refaktoryzacja kodu, wyodrębnianie ustrukturyzowanych pól z tekstu albo prowadzenie pętli wywołań narzędzi, DeepSeek V4 Pro 0423 to pokrywa i ma pełny zestaw wymienionych dla niego parametrów. Gdy Twoje zadanie wiąże się z czytaniem czegoś wizualnego, na przykład opisywaniem, co dzieje się w wideo, wyciąganiem tekstu z obrazu lub odpowiadaniem na pytania o wykres, Nemotron 3.5 Super VL jest tym, który w ogóle widzi dane wejściowe, ponieważ DeepSeek V4 Pro 0423 przyjmuje wyłącznie tekst. Zwróć uwagę, że Nemotron podaje max_tokens, a nie max_completion_tokens, więc jeśli Twój klient wysyła max_completion_tokens, powinieneś zmienić to pole na max_tokens dla tego modelu.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta w stylu OpenAI na bazowy adres URL api14, wysyłasz swoje zwykłe żądanie chat completions i zmieniasz tylko identyfikator modelu. Użyj "deepseek/deepseek-v4-pro" dla modelu DeepSeek i "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" dla modelu NVIDIA. Wszystko inne w treści żądania, Twoje wiadomości, parametry próbkowania, narzędzia i format odpowiedzi, pozostaje bez zmian, poza uwagą o max_tokens powyżej.
Jeśli chodzi o cenę, model NVIDIA jest tańszy z dwóch zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych, więc jeśli Twoje obciążenie jest wyłącznie tekstowe i koszt ma znaczenie, Nemotron 3.5 Super VL jest bardziej ekonomicznym wyborem, a dodatkowo obejmuje przypadki z obrazem i wideo. Argument za DeepSeek V4 Pro 0423 to obciążenie wyłącznie tekstowe, w którym chcesz konkretnie model DeepSeek, i pozostaje on naturalnym wyborem, gdy dane wejściowe są zwykłym tekstem, a Ty preferujesz tego dostawcę. Sprawdź bieżącą tabelę cen na tej stronie, aby poznać aktualne liczby.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "deepseek/deepseek-v4-pro" na "nvidia/nemotron-3.5-super-vl", 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": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
"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