Meta: Muse Image kontra Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Porównanie Meta: Muse Image (8,38 USD / 1M tokenów (≈ 32,84 zł)) i Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Dostawca | Meta | Tencent |
| Obraz na wejściu | 8,38 USD / 1M tokenów (≈ 32,84 zł) | 5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł) |
| Obraz na wyjściu | 8,38 USD / 1M tokenów (≈ 32,84 zł) | 5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł) |
| Okno kontekstu | 65 536 | 100 000 |
| Maks. wyjście | 58 982 | 90 000 |
| Wejście | text, image | text, image |
| Wyjście | image | image |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 26 sie 2026 | 5 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview przyjmuje 1.5× więcej kontekstu (100 000 tokenów).
Szczegółowo
Meta: Muse Image to model generowania obrazów od Meta, opublikowany pod identyfikatorem modelu meta/muse-image. Tencent: Hy Image 3.5 Preview to model generowania obrazów od Tencent, opublikowany pod identyfikatorem modelu tencent/hy-image-v3.5-preview. Oba należą do tej samej kategorii w api14, więc żaden z nich nie jest ogólnym modelem czatu ani rozumowania, do którego zwracałbyś się po odpowiedzi tekstowe. Przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i zwracają obraz jako dane wyjściowe, co czyni je kandydatami do tego samego miejsca w potoku przetwarzania: prompt na wejściu, obraz na wyjściu. Wybór między nimi sprowadza się do rozmiaru kontekstu i kontroli parametrów, a nie do różnicy w rodzaju tworzonego artefaktu.
Najwyraźniejsza różnica to okno kontekstu. Tencent: Hy Image 3.5 Preview przyjmuje do 100000 tokenów, natomiast Meta: Muse Image przyjmuje do 65536 tokenów, więc to model Tencent ma większy kontekst. Oba przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i oba zwracają obraz jako dane wyjściowe, więc nie ma luki modalnościowej do rozważenia. Tam, gdzie znów się rozchodzą, są obsługiwane parametry. Meta: Muse Image udostępnia max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k i top_p, więc możesz dostroić zachowanie próbkowania i ograniczyć długość wyjścia z treści żądania. Tencent: Hy Image 3.5 Preview nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, co oznacza, że wysyłasz prompt i przyjmujesz to, co zwróci model. Porównanie jakościowe nie wskazuje żadnego modelu jako tańszego na wejściu lub wyjściu, więc traktuj je jako mniej więcej w tej samej cenie i sprawdź bieżącą tabelę, aby poznać aktualne liczby.
W większości codziennego generowania obrazów praktycznym pytaniem jest, ile kontroli potrzebujesz. Jeśli iterujesz nad promptem i chcesz podkręcić temperature lub top_p, albo chcesz ograniczyć generowanie za pomocą max_tokens, Meta: Muse Image daje ci te pokrętła i jest wygodniejszym celem. Jeśli twoje prompty są długie, na przykład szczegółowe briefy plus kilka obrazów referencyjnych, albo wprowadzasz dużą ilość kontekstu tekstowego obok danych wejściowych w postaci obrazu, Tencent: Hy Image 3.5 Preview jest lepszym dopasowaniem, ponieważ jego okno kontekstu jest większe. Jeśli twoje prompty są krótkie i nie zamierzasz dotykać parametrów próbkowania, oba modele wykonają zadanie, a czynnikiem decydującym staje się to, co pokaże bieżąca tabela cen w momencie budowania żądania.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na ten sam bazowy URL, wysyłasz to samo żądanie w stylu chat completions z treścią tekstową i obrazową oraz uwierzytelniasz się tym samym kluczem. Jedynym polem, które się zmienia, jest identyfikator modelu: użyj meta/muse-image, aby skierować do Meta: Muse Image, lub tencent/hy-image-v3.5-preview, aby skierować do Tencent: Hy Image 3.5 Preview. Oznacza to, że możesz utrzymać jedną ścieżkę kodu, podmienić identyfikator z konfiguracji i porównać oba modele na własnych promptach bez przepisywania obsługi żądań. Jeśli masz już ustawione wartości parametrów dla modelu Meta, pamiętaj, że model Tencent nie deklaruje ich obsługi, więc nie umieszczaj tych ustawień w żądaniu, gdy przełączasz się na niego.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "meta/muse-image" na "tencent/hy-image-v3.5-preview", 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.images.generate({
"model": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
Więcej porównań
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router kontra Auto Code