Moondream: Moondream 3.1 kontra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Porównanie Moondream: Moondream 3.1 (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 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
| Moondream: Moondream 3.1 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| Dostawca | Moondream | NVIDIA |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) |
| Wyjście | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) |
| Odczyt z cache | - | 0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł) |
| Okno kontekstu | 32 000 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 4096 | 943 718 |
| Wejście | text, image | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 15 paź 2026 | 15 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL jest o 80% tańszy na tokenach wyjściowych.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL przyjmuje 32.8× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00542 USD z Moondream: Moondream 3.1 i 0,00140 USD z NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL.
Szczegółowo
Moondream: Moondream 3.1 to model od Moondream, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu moondream/moondream3.1-9b-a2b. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL pochodzi od NVIDIA i jest wymieniony jako nvidia/nemotron-3.5-super-vl. Oba są modelami generującymi tekst w kategorii tekstowej i oba mają datę wydania przez dostawcę 2026-10-15. Praktyczna różnica zaczyna się od tego, kto za nimi stoi i do czego każdy z nich został stworzony, ponieważ jeden jest kompaktowym modelem językowo-wizyjnym, a drugi znacznie większym systemem multimodalnym od NVIDIA.
Luka w możliwościach jest duża. Moondream 3.1 przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu i obrazu oraz generuje tekst, z oknem kontekstu wynoszącym 32 000 tokenów. Nemotron 3.5 Super VL przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu i wideo, również generując tekst, a jego okno kontekstu wynosi 1 048 576 tokenów, znacznie więcej niż w Moondream. Nemotron jest także jedynym z tych dwóch, który obsługuje narzędzia i ustrukturyzowane dane wyjściowe, i udostępnia znacznie dłuższą listę parametrów, w tym frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, tool_choice, tools, top_k i top_logprobs. Obsługiwane parametry Moondream są węższe: include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, temperature i top_p. Obsługa rozumowania nie jest tutaj istotnym czynnikiem różnicującym między nimi. Jeśli chodzi o cenę, Nemotron jest tańszą opcją zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych.
Dla programisty wybierającego między nimi decyzja sprowadza się zwykle do zakresu i kosztu. Jeśli Twoje zadanie to prosta praca z obrazem i tekstem, taka jak tworzenie opisów, odpowiadanie na pytania dotyczące obrazów lub czytanie krótkich dokumentów, Moondream 3.1 mieści się wygodnie w swoim oknie 32 000 tokenów i utrzymuje prostą powierzchnię żądania. Jeśli potrzebujesz przetwarzać wideo, obsługiwać bardzo długie dokumenty lub długą historię rozmów, wywoływać narzędzia albo wymuszać ustrukturyzowane dane wyjściowe, Nemotron 3.5 Super VL jest tym, który obsługuje te rzeczy, a jego kontekst miliona tokenów oznacza, że rzadko musisz dzielić dane wejściowe na fragmenty. Ponieważ Nemotron jest także tańszy zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych, jest domyślnym wyborem, gdy jego dodatkowe funkcje są przydatne, a Moondream jest atrakcyjny głównie wtedy, gdy chcesz mniejszy, prostszy model do ograniczonych zadań związanych z obrazami.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions ze swoim kluczem api14 i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii: użyj moondream/moondream3.1-9b-a2b dla Moondream 3.1 lub nvidia/nemotron-3.5-super-vl dla Nemotron 3.5 Super VL. Wiadomości, obrazy i inne pola żądania zachowują ten sam kształt, więc możesz przenieść istniejącą integrację z jednego modelu na drugi, edytując tylko ten ciąg.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "moondream/moondream3.1-9b-a2b" 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