ByteDance: UI-TARS 7B mot inclusionAI: Ling 3.1 Flash
En jämförelse sida vid sida av ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr)) och inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,26 US$ / 1M textdelar (≈ 2,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| ByteDance: UI-TARS 7B | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Leverantör | ByteDance | inclusionAI |
| Indata | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) | 0,26 US$ / 1M textdelar (≈ 2,57 kr) |
| Utdata | 0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,86 kr) | 0,79 US$ / 1M textdelar (≈ 7,71 kr) |
| Cacheläsning | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) | 0,05 US$ / 1M textdelar (≈ 0,51 kr) |
| Kontextfönster | 128 000 | 1 000 000 |
| Max utdata | 2 048 | 262 144 |
| Indata | image, text | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 22 juli 2025 | 2 okt. 2026 |
Viktiga skillnader
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash är 25% billigare på indata-tokens.
- ByteDance: UI-TARS 7B är 11% billigare på utdata-tokens.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash läser 7.8× mer kontext (1 000 000 tokens).
- Endast inclusionAI: Ling 3.1 Flash stöder verktygsanrop.
- Endast inclusionAI: Ling 3.1 Flash stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,000700 US$ med ByteDance: UI-TARS 7B och 0,000656 US$ med inclusionAI: Ling 3.1 Flash.
Mer i detalj
ByteDance: UI-TARS 7B är en textutmatningsmodell från ByteDance, släppt 2025-07-22. Den tar emot både bilder och text som indata, vilket placerar den i den lilla gruppen modeller som kan titta på en skärmbild eller en bild tillsammans med en prompt. inclusionAI: Ling 3.1 Flash kommer från inclusionAI, släppt 2026-10-02, och det är en text-in-, text-ut-modell. Båda är listade på api14 under kategorin text, så ingen av dem är en dedikerad embedding- eller bildgenereringsendpoint.
Den tydligaste uppdelningen mellan dem är kontext och modalitet. Ling 3.1 Flash har ett kontextfönster på 1 000 000 tokens, långt större än de 128 000 tokens som UI-TARS 7B erbjuder, så Ling är den man ska välja när man behöver mata in mycket långa dokument eller långa konversationshistoriker i ett enda anrop. UI-TARS 7B är den enda av de två som tar emot bildindata, så alla uppgifter som involverar visuellt material måste gå till den. Vad gäller verktyg är Ling 3.1 Flash den enda som exponerar tools och tool_choice, och den är också den enda som exponerar reasoning och include_reasoning, så agentliknande arbetsflöden och explicit resonemangskontroll tillhör Ling. Båda stöder structured_outputs, så den förmågan skiljer dem inte åt. Vad gäller pris är Ling 3.1 Flash det billigare alternativet för indatatokens, medan UI-TARS 7B är det billigare alternativet för utdatatokens, så kostnadsbilden beror på hur din trafik ser ut.
För praktiskt val, börja med indata. Om din begäran innehåller en bild är UI-TARS 7B valet, eftersom Ling 3.1 Flash inte kan ta emot en. Om din begäran är ren text och lång är Ling 3.1 Flash valet, eftersom dess kontextfönster är ungefär åtta gånger större och den inte kommer att trunkera ett stort dokument så som UI-TARS 7B skulle göra. Om du behöver att modellen anropar funktioner eller verktyg, eller du vill få resonemangsutdata synlig, är Ling 3.1 Flash återigen valet, eftersom UI-TARS 7B inte exponerar dessa parametrar. Om din arbetsbelastning är korta textpromptar med långa genererade svar har UI-TARS 7B den billigare utdatasidan, vilket kan spela större roll än indatasidan beroende på din kvot mellan generering och prompt. Båda accepterar temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs och top_logprobs, så samplings- och loggsannolikhetskontroller är tillgängliga på båda.
Att anropa endera modellen via api14 använder samma OpenAI-kompatibla yta. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och ställer in fältet model till det id du vill ha. För UI-TARS 7B är det id:t "bytedance/ui-tars-1.5-7b"; för Ling 3.1 Flash är det "inclusionai/ling-3.1-flash". Formen på förfrågans brödtext förblir densamma, och att växla mellan de två är en enradsändring av modellsträngen. Den främsta varningen är att parametrarna inte är identiska mellan de två: om du skickar tools eller reasoning till UI-TARS 7B, eller en bild till Ling 3.1 Flash, kommer anropet inte att bete sig som det skulle göra på den andra modellen, så håll din förfrågningsbyggare medveten om vilket id som är i spel.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "bytedance/ui-tars-1.5-7b" till "inclusionai/ling-3.1-flash", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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": "inclusionai/ling-3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4