inclusionAI: Ling 3.1 Flash kontra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Porównanie inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 USD / 1M tokenów (≈ 0,62 zł)) i Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | |
|---|---|---|
| Dostawca | inclusionAI | Meta |
| Wejście | 0,16 USD / 1M tokenów (≈ 0,62 zł) | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) |
| Wyjście | 0,47 USD / 1M tokenów (≈ 1,85 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) |
| Odczyt z cache | 0,03 USD / 1M tokenów (≈ 0,12 zł) | 0,00700 USD / 1M tokenów (≈ 0,0274 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 8,75 USD / 1K wyszukiwań (≈ 34,28 zł) |
| Okno kontekstu | 1 000 000 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 262 144 | 943 718 |
| Wejście | text | text, image, video, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 2 paź 2026 | 2 wrz 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.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000394 USD z inclusionAI: Ling 3.1 Flash i 0,000700 USD z Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.
Szczegółowo
inclusionAI: Ling 3.1 Flash to model tekstowy od inclusionAI, wydany 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor to model tekstowy od Meta, wydany 2026-09-02. Oba są udostępniane poprzez api14 jako modele tekstowe, i oba przyjmują tekst jako wejście i zwracają tekst jako wyjście. Nazewnictwo mówi coś o pozycjonowaniu: Flash sugeruje lekką, szybką opcję, podczas gdy etykieta Contributor na modelu Meta sugeruje określony poziom linii Muse Spark od Meta, a nie ogólny flagowy.
Różnią się najbardziej pod względem modalności wejściowych i kontekstu. Ling 3.1 Flash akceptuje tylko tekst, podczas gdy Muse Spark 1.3 Contributor akceptuje wejścia tekstowe, obrazowe, wideo i pliki, więc wszystko, co wiąże się ze zrzutem ekranu, klipem lub załadowanym dokumentem, wskazuje na model Meta. Długość kontekstu jest efektywnie taka sama: Ling 3.1 Flash oferuje 1 000 000 tokenów, a Muse Spark 1.3 Contributor oferuje 1 048 576 tokenów, różnicę wynoszącą około pięć procent, która nie zdecyduje o rzeczywistym obciążeniu. Pod względem parametrów, Ling 3.1 Flash udostępnia szerszy zestaw, w tym frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs oraz prostą flagę rozumowania. Muse Spark 1.3 Contributor obejmuje podstawowe parametry próbkowania i narzędzi, a także reasoning_effort, który pozwala regulować intensywność rozumowania, a nie tylko ją włącza. Żaden z modeli nie jest wymieniony jako unikalnie wspierający narzędzia, wyjścia ustrukturyzowane ani rozumowanie, więc traktuj to jako dostępne w obu.
Do codziennej pracy wybieraj Ling 3.1 Flash, gdy Twoje wejście to czysty tekst i chcesz precyzyjnej kontroli nad próbkowaniem i dekodowaniem. Wsparcie dla logprobs i top_logprobs sprawia, że jest to lepsze dopasowanie do klasyfikacji, oceniania, reranking'u lub każdego potoku, w którym sprawdzasz pewność na poziomie tokenów, a parametry seed i penalty pomagają, gdy potrzebujesz powtarzalnego lub starannie ukształtowanego wyjścia. Wybieraj Muse Spark 1.3 Contributor, gdy zapytanie zawiera obraz, wideo lub plik, ponieważ Ling 3.1 Flash nie może ich w ogóle przyjąć. Jest to również naturalny wybór, gdy chcesz dostosować wysiłek rozumowania dla każdego zapytania, zamiast włączać rozumowanie całkowicie.
Wywołanie któregokolwiek modelu poprzez api14 działa w ten sam sposób. Oba są kompatybilne z OpenAI, więc kierujesz swój istniejący klient na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model na inclusionai/ling-3.1-flash lub meta/muse-spark-1.3-contributor. Wszystko inne w ciele żądania, wiadomościach, temperaturze, max_tokens, narzędziach, response_format, pozostaje bez zmian. Przełączenie między nimi to zmiana jednej linii w identyfikatorze modelu, co sprawia, że tanie jest kierowanie żądań według typu treści: zadania tylko tekstowe do Ling 3.1 Flash, wszystko z załącznikiem do Muse Spark 1.3 Contributor.
Koszty to jedyne miejsce, w którym wybór nie jest jednoznaczny. Ling 3.1 Flash jest tańszy od obu pod względem wejścia, podczas gdy Muse Spark 1.3 Contributor jest tańszy pod względem wyjścia. Aktualna tabela cen na tej stronie zawiera rzeczywiste liczby, więc sprawdź ją w stosunku do oczekiwanego stosunku wejście do wyjścia, zanim się zobowiążujesz. Jeśli Twoje obciążenie jest ciężkie pod względem wejścia, na przykład analiza długich dokumentów, Ling 3.1 Flash zazwyczaj wygra. Jeśli jest ciężkie pod względem wyjścia, na przykład długie generowanie z krótkich promptów, Muse Spark 1.3 Contributor jest prawdopodobnie lepszym wyborem, a do tego zapewnia multimodalne wejście.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "inclusionai/ling-3.1-flash" na "meta/muse-spark-1.3-contributor", 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": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
"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