ScaleDown: Summarize kontra XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
Porównanie ScaleDown: Summarize (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: Summarize | 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 | 4000 | 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: Summarize 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: Summarize to model tekstowy od ScaleDown, a XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) to model tekstowy od XingChen. Oba są udostępniane przez api14 jako modele w stylu czatu i oba przyjmują tekst jako dane wejściowe oraz zwracają tekst jako dane wyjściowe. Nazwy sugerują ich zamierzone zastosowanie: Summarize jest pozycjonowany wokół zadań streszczania, natomiast Xing4.0 29B A4B to model ogólnego przeznaczenia od XingChen oferowany w darmowym planie. Żaden z nich nie jest generatorem multimodalnym, więc wybierasz między dwoma punktami końcowymi typu tekst na wejściu, tekst na wyjściu.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i modalności. ScaleDown: Summarize ma okno kontekstu wynoszące 1 000 000 tokenów i przyjmuje tekst, obrazy oraz pliki jako dane wejściowe, więc możesz mu przekazać długi dokument, zeskanowaną stronę lub załącznik wraz z promptem. XingChen: Xing4.0 29B A4B ma okno kontekstu wynoszące 262 144 tokeny i przyjmuje wyłącznie tekst. Po stronie parametrów te dwa modele bardzo się różnią. ScaleDown: Summarize udostępnia tylko max_tokens, więc masz niewielką kontrolę nad próbkowaniem. Xing4.0 29B A4B udostępnia szeroki zestaw, w tym temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, include_reasoning oraz reasoning. Oznacza to, że wywoływanie narzędzi, ustrukturyzowane wyjście oraz kontrola rozumowania są dostępne tylko w modelu XingChen.
W praktycznej pracy wybierz ScaleDown: Summarize, gdy zadanie polega na długim tekście wejściowym i chcesz otrzymać krótką odpowiedź: streszczenie umowy, pracy naukowej, długiego wątku lub partii dokumentów, które wolisz przekazać jako pliki albo obrazy, zamiast wklejać jako zwykły tekst. Duże okno oraz wejście w postaci plików i obrazów czynią go naturalnym wyborem dla tego typu zadania. Wybierz Xing4.0 29B A4B, gdy potrzebujesz, aby model robił więcej niż tylko czytał i streszczał: wywoływał narzędzia, zwracał JSON zgodny ze schematem lub udostępniał ślad rozumowania. Jest to również lepszy wybór, gdy chcesz dostroić zachowanie próbkowania za pomocą temperature, kar, seed lub sekwencji stop, ponieważ ScaleDown: Summarize nie daje żadnej z tych możliwości.
Wywołanie któregokolwiek z nich przez api14 ma taki sam kształt żądania, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Kierujesz klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie ukończenia czatu ze swoimi wiadomościami i ustawiasz pole model. Aby użyć ScaleDown: Summarize, ustaw model na "scaledown/summarize". Aby użyć Xing4.0 29B A4B, ustaw model na "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free". Wszystko inne w ładunku pozostaje takie samo, więc przełączanie między nimi to zmiana jednej linii. Jedno zastrzeżenie dotyczy parametrów: jeśli wyślesz temperature, tools lub response_format do ScaleDown: Summarize, nie zostaną one uwzględnione, ponieważ obsługiwany jest tam tylko max_tokens. Ogranicz treść żądania do wspólnego podzbioru, jeśli chcesz, aby ten sam kod działał z oboma modelami.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "scaledown/summarize" 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