ByteDance: UI-TARS 7B contra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Uma comparação lado a lado entre ByteDance: UI-TARS 7B (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93)) e Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| ByteDance: UI-TARS 7B | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | |
|---|---|---|
| Provedor | ByteDance | Meta |
| Entrada | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93) | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93) |
| Saída | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,85) | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,85) |
| Leitura de cache | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93) | US$ 0,00700 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,0385) |
| Busca na web | - | US$ 8,75 / 1 mil buscas (≈ R$ 48,15) |
| Janela de contexto | 128.000 | 1.048.576 |
| Saída máxima | 2.048 | 943.718 |
| Entrada | image, text | text, image, video, file |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 22 de jul. de 2025 | 2 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lê 8.2× mais contexto (1.048.576 tokens).
- Só o Meta: Muse Spark 1.3 Contributor suporta chamada de ferramentas.
- Só o Meta: Muse Spark 1.3 Contributor suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000700 com ByteDance: UI-TARS 7B e US$ 0,000700 com Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.
Em detalhe
ByteDance: UI-TARS 7B é um modelo de texto da ByteDance, e Meta: Muse Spark 1.3 Contributor é um modelo de texto da Meta. Ambos são servidos através da api14 como modelos de chat com saída de texto, portanto, do ponto de vista de quem chama, ocupam o mesmo lugar no seu código. A diferença está no que você pode fornecer a eles e quanto pode fornecer de uma vez. UI-TARS 7B aceita entrada de imagem e texto. Muse Spark 1.3 Contributor aceita entrada de texto, imagem, vídeo e ficheiro, portanto cobre uma gama mais ampla de material de origem. Em contexto, Muse Spark 1.3 Contributor é o maior dos dois, com uma janela de contexto várias vezes maior que os 128000 tokens permitidos pelo UI-TARS 7B. Essa diferença importa quando você está passando documentos longos, transcrições longas ou muitos anexos numa única requisição.
Os dois também diferem nos parâmetros que expõem. Muse Spark 1.3 Contributor suporta tools e tool choice, portanto pode conduzir function calling, e suporta reasoning e reasoning effort juntamente com include reasoning. UI-TARS 7B não lista esses, mas lista um conjunto de controlos de amostragem e descodificação que Muse Spark 1.3 Contributor não tem: frequency penalty, logit bias, logprobs, presence penalty, seed, stop, top logprobs e temperature. Ambos listam structured outputs, portanto nenhum tem vantagem clara aí. Em resumo, se a sua aplicação precisa que o modelo chame ferramentas ou exponha um passo de raciocínio, Muse Spark 1.3 Contributor é o que suporta isso. Se você precisa de controlo fino sobre amostragem, probabilidades logarítmicas ou seeds determinísticas, UI-TARS 7B dá-lhe esses controlos.
Para escolher entre eles, comece pela entrada. Se a sua tarefa é compreensão de capturas de ecrã, trabalho de UI ou qualquer prompt de imagem mais texto em que o prompt caiba confortavelmente em 128000 tokens, UI-TARS 7B é uma escolha padrão razoável e os seus controlos de descodificação tornam fácil ajustar. Se você está a fornecer vídeo, ficheiros ou texto muito longo, Muse Spark 1.3 Contributor é a escolha prática porque UI-TARS 7B não pode receber essas entradas e iria truncar ou rejeitar a requisição. Se o seu fluxo de trabalho é agêntico, com chamadas de ferramentas e raciocínio em vários passos, Muse Spark 1.3 Contributor é novamente a melhor opção. O preço não é um fator decisivo aqui: os dois são aproximadamente iguais tanto na entrada como na saída, portanto escolha pela capacidade e não pelo custo.
Chamar qualquer um deles através da api14 é a mesma operação. Você envia uma requisição de chat completion compatível com OpenAI para o gateway e define o campo model. Use bytedance/ui-tars-1.5-7b para UI-TARS 7B e meta/muse-spark-1.3-contributor para Muse Spark 1.3 Contributor. Tudo o resto no corpo da requisição mantém a mesma forma, portanto alternar entre eles é uma mudança de uma linha, e você pode manter um único cliente e um único conjunto de código de tratamento de mensagens. Apenas lembre-se de que os parâmetros não são intercambiáveis: enviar tools ou reasoning para UI-TARS 7B, ou logprobs ou seed para Muse Spark 1.3 Contributor, não é suportado, portanto condicione esses campos ao model id que está a usar.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "bytedance/ui-tars-1.5-7b" para "meta/muse-spark-1.3-contributor", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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