Meta: Muse Image mot Tencent: Hy Image 3.5 Preview
En jämförelse sida vid sida av Meta: Muse Image (8,38 US$ / 1M textdelar (≈ 82,13 kr)) och Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Leverantör | Meta | Tencent |
| Bildindata | 8,38 US$ / 1M textdelar (≈ 82,13 kr) | 5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr) |
| Bildutdata | 8,38 US$ / 1M textdelar (≈ 82,13 kr) | 5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr) |
| Kontextfönster | 65 536 | 100 000 |
| Max utdata | 58 982 | 90 000 |
| Indata | text, image | text, image |
| Utdata | image | image |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 26 aug. 2026 | 5 okt. 2026 |
Viktiga skillnader
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview läser 1.5× mer kontext (100 000 tokens).
Mer i detalj
Meta: Muse Image är en bildgenereringsmodell från Meta, publicerad under modell-id meta/muse-image. Tencent: Hy Image 3.5 Preview är en bildgenereringsmodell från Tencent, publicerad under modell-id tencent/hy-image-v3.5-preview. Båda ligger i samma kategori på api14, så ingen av dem är en allmän chatt- eller resonemangsmodell som du skulle anropa för textsvar. De tar text och bild som indata och returnerar bild som utdata, vilket gör dem till kandidater för samma plats i en pipeline: prompt in, bild ut. Valet mellan dem handlar om kontextstorlek och parameterkontroll snarare än om en skillnad i vilken typ av artefakt de producerar.
Den tydligaste skillnaden är kontextfönstret. Tencent: Hy Image 3.5 Preview accepterar upp till 100000 tokens, medan Meta: Muse Image accepterar upp till 65536 tokens, så Tencent-modellen är den med större kontext. Båda accepterar text och bild som indata och båda skickar ut bild som utdata, så det finns ingen modalitetsklyfta att väga in. Där de skiljer sig igen är i vilka parametrar som stöds. Meta: Muse Image exponerar max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k och top_p, så du kan justera samplingsbeteende och begränsa utdatalängden från förfrågningskroppen. Tencent: Hy Image 3.5 Preview listar inga parametrar som stöds, vilket innebär att du skickar din prompt och tar vad modellen returnerar. Den kvalitativa jämförelsen markerar ingen av modellerna som billigare på indata eller utdata, så behandla dem som ungefär lika dyra och kontrollera den aktuella tabellen för de nuvarande siffrorna.
För de flesta vardagliga bildgenereringar är den praktiska frågan hur mycket kontroll du behöver. Om du itererar på en prompt och vill justera temperature eller top_p, eller om du vill begränsa genereringen med max_tokens, ger Meta: Muse Image dig dessa rattar och är den bekvämare målmodellen. Om dina prompts är långa, till exempel en detaljerad brief plus flera referensbilder, eller om du matar in en stor mängd textkontext tillsammans med bildindata, är Tencent: Hy Image 3.5 Preview en bättre passning eftersom dess kontextfönster är större. Om dina prompts är korta och du inte tänker röra samplingsparametrarna fungerar båda modellerna, och den avgörande faktorn blir vad den aktuella pristabellen visar i det ögonblick du bygger förfrågan.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot samma bas-URL, skickar samma förfrågan i chat completions-stil med ditt text- och bildinnehåll, och autentiserar med samma nyckel. Det enda fältet som ändras är modell-id: använd meta/muse-image för att dirigera till Meta: Muse Image, eller tencent/hy-image-v3.5-preview för att dirigera till Tencent: Hy Image 3.5 Preview. Det innebär att du kan behålla en kodväg, byta id från konfigurationen och jämföra de två på dina egna prompts utan att skriva om förfrågningshanteringen. Om du redan har parametervärden inställda för Meta-modellen, kom ihåg att Tencent-modellen inte annonserar stöd för dem, så håll dessa inställningar utanför förfrågan när du byter.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "meta/muse-image" till "tencent/hy-image-v3.5-preview", 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.images.generate({
"model": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
Fler jämförelser
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router mot Auto Code