inclusionAI: Ling 3.1 Flash mot Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
En jämförelse sida vid sida av inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 US$ / 1M textdelar (≈ 1,56 kr)) och Meta: Muse Spark 1.2 Contributor (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,46 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Leverantör | inclusionAI | Meta |
| Indata | 0,16 US$ / 1M textdelar (≈ 1,56 kr) | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,46 kr) |
| Utdata | 0,47 US$ / 1M textdelar (≈ 4,67 kr) | 0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,92 kr) |
| Cacheläsning | 0,03 US$ / 1M textdelar (≈ 0,31 kr) | 0,00700 US$ / 1M textdelar (≈ 0,0692 kr) |
| Webbsökning | - | 8,75 US$ / 1K sökningar (≈ 86,54 kr) |
| Kontextfönster | 1 000 000 | 1 048 576 |
| Max utdata | 262 144 | 943 718 |
| Indata | text | text, image, video, file |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 2 okt. 2026 | 21 aug. 2026 |
Viktiga skillnader
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash är 55% billigare på indata-tokens.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash är 32% billigare på utdata-tokens.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,000394 US$ med inclusionAI: Ling 3.1 Flash och 0,000700 US$ med Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.
Mer i detalj
inclusionAI: Ling 3.1 Flash är en textmodell från inclusionAI, släppt 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor är en textmodell från Meta, släppt 2026-08-21. Båda serveras via api14 under kategorin text, så på ytan upptar de samma plats i en modellväljare. Skillnaderna visar sig i vad var och en accepterar som indata och i hur var och en är prissatt.
När det gäller kapabiliteter skiljer de sig främst kring modaliteter. Ling 3.1 Flash tar emot text och returnerar text. Muse Spark 1.2 Contributor returnerar också text, men den accepterar bild, video och fil som indata tillsammans med text, vilket gör den till den enda av de två som kan titta på något annat än en sträng av tecken. Kontextlängden är i praktiken oavgjord: Ling 3.1 Flash listar 1 000 000 tokens och Muse Spark 1.2 Contributor listar 1 048 576 tokens, en skillnad som är tillräckligt liten för att den inte bör styra ett beslut. Parameterlistorna överlappar kraftigt, båda exponerar tools, structured outputs, reasoning controls, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format och max_tokens. Ling 3.1 Flash exponerar dessutom frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed och stop, vilket spelar roll om du förlitar dig på logprobs, deterministisk seedning eller bias på tokennivå. Muse Spark 1.2 Contributor exponerar reasoning_effort, vilket Ling 3.1 Flash inte listar.
För att välja mellan dem, börja med indata. Om din uppgift involverar en skärmbild, ett diagram, en PDF eller en videoruta är Muse Spark 1.2 Contributor den som kan acceptera det, eftersom Ling 3.1 Flash är endast text. Om din uppgift är ren text med lång kontext, till exempel att sammanfatta en stor korpus, söka igenom en stor dokumentmängd eller köra en agentloop över textverktygsanrop, är båda användbara och kontextfönstren är tillräckligt nära för att ignoreras. I så fall är avgörandena pris och parametrar. Ling 3.1 Flash är den billigare av de två på indata, medan Muse Spark 1.2 Contributor är den billigare av de två på utdata, så det bättre valet beror på din kvot mellan indata och utdata. En arbetsbelastning som skickar stora prompter och returnerar korta svar lutar mot Ling 3.1 Flash. En arbetsbelastning med små prompter och långa genereringar lutar mot Muse Spark 1.2 Contributor. Om du behöver logprobs, top_logprobs, seed eller logit_bias är Ling 3.1 Flash det enda alternativet här, eftersom Muse Spark 1.2 Contributor inte listar dem. Om du vill justera hur mycket reasoning effort modellen spenderar exponerar Muse Spark 1.2 Contributor reasoning_effort och Ling 3.1 Flash gör det inte.
Att anropa endera via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen är OpenAI-kompatibel. Du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och ställer in modellfältet till det id du vill ha. Den enda ändringen mellan de två är den strängen: använd inclusionai/ling-3.1-flash för Ling 3.1 Flash, eller meta/muse-spark-1.2-contributor för Muse Spark 1.2 Contributor. Din förfrågningskropp, din messages-array, dina verktygsdefinitioner och din svarsanalys förblir som de är. Om du redan har kod skriven mot OpenAI chat completions-formen är byte av modell en enradsändring, och du kan behålla båda id:n i en konfigurationsmap och routa per förfrågan utan att underhålla två klienter.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "inclusionai/ling-3.1-flash" till "meta/muse-spark-1.2-contributor", 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": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"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