Moondream: Moondream 3.1 kontra Reflection: Beam 1.0 501B A23B
Porównanie Moondream: Moondream 3.1 (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł)) i Reflection: Beam 1.0 501B A23B (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 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 | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| Dostawca | Moondream | Reflection |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) |
| Wyjście | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł) |
| Odczyt z cache | - | 0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł) |
| Okno kontekstu | 32 000 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 4096 | 943 718 |
| Wejście | text, image | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 15 paź 2026 | 16 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- Reflection: Beam 1.0 501B A23B jest o 60% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Reflection: Beam 1.0 501B A23B przyjmuje 32.8× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko Reflection: Beam 1.0 501B A23B obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Reflection: Beam 1.0 501B A23B obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00542 USD z Moondream: Moondream 3.1 i 0,00280 USD z Reflection: Beam 1.0 501B A23B.
Szczegółowo
Moondream: Moondream 3.1 jest tworzony przez Moondream, a Reflection: Beam 1.0 501B A23B jest tworzony przez Reflection. Oba są wymienione na api14 w kategorii tekst, co oznacza, że oba są modelami języka ogólnego przeznaczenia, a nie wyspecjalizowanymi systemami jednofunkcyjnymi. Nazewnictwo mówi coś o ich kształcie: Moondream 3.1 to model 9B ze schematem aktywnych parametrów A2B, podczas gdy Beam 1.0 to model 501B z aktywnymi parametrami A23B. W praktyce oznacza to, że Moondream jest mniejszą, lżejszą opcją, a Beam jest znacznie większy, co warto mieć na uwadze, myśląc o opóźnieniu i przepustowości po swojej stronie.
Najwyraźniejszy podział funkcjonalny dotyczy tego, co każdy model przyjmuje i co potrafi. Moondream 3.1 przyjmuje zarówno tekst, jak i obrazy na wejściu i zwraca tekst, więc jest jedynym z tych dwóch, który w ogóle może spojrzeć na obraz. Beam 1.0 przyjmuje tylko tekst. Jeśli chodzi o kontekst, Beam jest większy z tych dwóch o szeroki margines: Moondream 3.1 oferuje 32 000 tokenów, podczas gdy Beam 1.0 oferuje 1 048 576 tokenów, więc jeśli potrzebujesz przekazać bardzo długie dokumenty lub długie historie rozmów, Beam jest tym, który je utrzyma. Beam udostępnia również znacznie szerszy zestaw parametrów żądania, w tym tools, tool choice, structured outputs, response format, logprobs, top logprobs, logit bias, seed, stop, frequency i presence penalties, repetition penalty, min p, top k oraz reasoning effort. Obsługiwane parametry Moondream są węższe: include reasoning, max completion tokens, max tokens, reasoning, temperature i top p. Zatem wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyjście są tylko w Beam, a obsługa rozumowania jest obecna w obu, bez znaczącej różnicy odnotowanej między nimi w tym zakresie.
Przy wyborze między nimi zacznij od typu danych wejściowych. Jeśli twoje zadanie obejmuje obraz, zrzut ekranu, diagram lub jakiekolwiek dane wizualne wraz z tekstem, Moondream 3.1 jest tutaj jedyną opcją i to rozstrzyga sprawę. Jeśli twoje zadanie jest czysto tekstowe, następnym pytaniem jest długość i struktura. Bardzo długie dane wejściowe lub cokolwiek, co musi zmieścić się w jednym wywołaniu, zamiast być dzielone na fragmenty, wskazują na Beam 1.0 ze względu na znacznie większe okno kontekstu. Jeśli potrzebujesz, aby model wywoływał narzędzia, zwracał ustrukturyzowane wyjście w określonym formacie lub dawał ci logprobs i precyzyjne kontrolki próbkowania, Beam ponownie jest tym, który obsługuje te parametry. Moondream 3.1 jest lepszym dopasowaniem, gdy chcesz mniejszy model do prostego generowania tekstu lub gdy potrzebujesz widzenia komputerowego, i jesteś gotów pracować w kontekście 32 000 tokenów i mniejszym zestawie parametrów.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na bazowy URL api14, wysyłasz swoje zwykłe żądanie uzupełnień czatu i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć Moondream, ustaw identyfikator modelu na "moondream/moondream3.1-9b-a2b". Aby użyć Beam, ustaw go na "reflection/beam-1.0-501b-a23b". Wszystko inne w treści żądania pozostaje w tym samym kształcie, więc przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, plus wszelkie parametry, na których polegasz, a które obsługuje tylko jeden z nich. Jeśli używasz narzędzi lub ustrukturyzowanych wyjść, pamiętaj, że należą one do Beam, więc żądanie, które od nich zależy, nie przeniesie się na Moondream bez zmian.
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 "reflection/beam-1.0-501b-a23b", 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"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