ScaleDown: Extract kontra XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
Porównanie ScaleDown: Extract (0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł)) i XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) (Za darmo) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| ScaleDown: Extract | XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) | |
|---|---|---|
| Dostawca | ScaleDown | XingChen |
| Wejście | 0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 000 000 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 900 000 | 235 929 |
| Wejście | text, image, file | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 13 paź 2026 | 16 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- ScaleDown: Extract przyjmuje 3.8× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Szczegółowo
ScaleDown: Extract to model tekstowy od ScaleDown, wydany 2026-10-13. XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) to model tekstowy od XingChen, wydany 2026-10-16. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu zgodne z OpenAI i oba są wymienione w kategorii tekstowej. Nazewnictwo mówi coś o pozycjonowaniu: Extract brzmi jak model przeznaczony specjalnie do ekstrakcji, podczas gdy Xing4.0 29B A4B to ogólny model czatu i rozumowania z darmowym planem.
Modele różnią się najbardziej pod względem kontekstu i modalności. ScaleDown: Extract ma okno kontekstu wynoszące 1 000 000 tokenów, czyli większe z dwóch, i przyjmuje dane wejściowe tekstowe, obrazowe oraz plikowe, produkując dane wyjściowe tekstowe. XingChen: Xing4.0 29B A4B ma okno kontekstu 262 144 tokenów i przyjmuje wyłącznie tekst. W przypadku parametrów podział przebiega odwrotnie. XingChen udostępnia długą listę parametrów próbkowania i sterowania: frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, reasoning oraz include_reasoning. ScaleDown: Extract obsługuje tylko max_tokens. Zatem XingChen jest jedynym z dwóch z wywoływaniem narzędzi, ustrukturyzowanymi danymi wyjściowymi i rozumowaniem, podczas gdy ScaleDown jest jedynym, który przyjmuje obrazy i pliki, oraz jedynym z większym kontekstem.
W praktycznej pracy wybór wynika bezpośrednio z tych różnic. Jeśli Twoje zadanie obejmuje długie dokumenty, dane wejściowe obrazowe lub plikowe, albo pojedynczy prompt, który musi pomieścić bardzo dużą ilość materiału, ScaleDown: Extract jest naturalnym wyborem ze względu na większy kontekst i obsługę danych wejściowych multimodalnych. Jeśli Twoje zadanie wymaga wywoływania funkcji, danych wyjściowych ograniczonych schematem JSON lub widocznego przebiegu rozumowania, wyborem jest XingChen: Xing4.0 29B A4B, ponieważ są to możliwości, których ScaleDown: Extract nie udostępnia. W przypadku zwykłego generowania tekstu, gdzie żadna z tych funkcji nie ma znaczenia, oba się nadadzą, a aktualna tabela cen na tej stronie jest lepszym przewodnikiem niż cokolwiek tu napisane.
Wywoływanie któregokolwiek z modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ endpoint jest zgodny z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie uzupełnienia czatu i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby przełączyć modele, zmieniasz tylko ten ciąg, z "scaledown/extract" na "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free" lub odwrotnie. Treść żądania, nagłówek uwierzytelniania i parsowanie odpowiedzi pozostają bez zmian. Jedno zastrzeżenie dotyczy parametrów: jeśli wysyłasz pola tools, response_format lub reasoning, mają one zastosowanie do XingChen i nie są obsługiwane przez ScaleDown: Extract, który przyjmuje tylko max_tokens, więc utrzymuj zestawy parametrów dla poszczególnych modeli, a nie jeden wspólny ładunek.
Istnieją przypadki, w których drugi model jest wciąż lepszym wyborem nawet po tym wszystkim. Jeśli już używasz XingChen do potoku wywoływania narzędzi lub ustrukturyzowanych danych wyjściowych i potrzebujesz tylko krótkiej odpowiedzi tekstowej, pozostanie przy XingChen pozwala uniknąć drugiej integracji. Odwrotnie, jeśli używasz ScaleDown: Extract do pracy z dokumentami i potrzebujesz szybkiego uzupełnienia zwykłego tekstu, pozostanie tam pozwala uniknąć dodawania kolejnego identyfikatora modelu do konfiguracji. Żaden model nie jest bezwzględnie lepszy; decydującymi czynnikami są rozmiar kontekstu, dane wejściowe multimodalne oraz to, czy potrzebujesz narzędzi, ustrukturyzowanych danych wyjściowych lub rozumowania.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "scaledown/extract" na "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free", 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": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
"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