NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL mot Qwen: Qwen3.8 Flash
En jämförelse sida vid sida av NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) och Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Leverantör | NVIDIA | Qwen |
| Indata | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) |
| Utdata | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) | 1,65 US$ / 1M textdelar (≈ 16,12 kr) |
| Cacheläsning | 0,07 US$ / 1M textdelar (≈ 0,69 kr) | 0,06 US$ / 1M textdelar (≈ 0,55 kr) |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Max utdata | 943 718 | 131 072 |
| Indata | text, image, video | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 15 okt. 2026 | 26 aug. 2026 |
Viktiga skillnader
- Båda har ungefär samma indatapris.
- Qwen: Qwen3.8 Flash är 6% billigare på utdata-tokens.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00140 US$ med NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL och 0,00135 US$ med Qwen: Qwen3.8 Flash.
Mer i detalj
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL tillverkas av NVIDIA, och Qwen: Qwen3.8 Flash tillverkas av Qwen. Båda är textmodeller i den meningen att de returnerar text, och båda erbjuds via api14 som OpenAI-kompatibla endpoints. De två modell-id:n du skickar i dina anrop är "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" och "qwen/qwen3.8-flash". NVIDIAs modell släpptes 2026-10-15, medan Qwens modell släpptes tidigare, 2026-08-26.
När det gäller kapacitet ligger de två nära varandra. Båda accepterar text, bild och video som indata och producerar endast text, så ingen av dem är en ren text-till-text-modell och ingen av dem genererar bilder eller ljud. Deras kontextfönster är också nästan lika stora: Nemotron 3.5 Super VL listar 1 048 576 tokens och Qwen3.8 Flash listar 1 000 000 tokens, en skillnad på ungefär fyrtioåttatusen tokens, vilket sannolikt inte avgör ett projekt på egen hand. Parameterlistorna överlappar i hög grad, inklusive tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs och top_logprobs. Nemotron 3.5 Super VL exponerar dessutom logit_bias, min_p och repetition_penalty, vilket Qwen3.8 Flash inte listar. Priset för indata är ungefär detsamma för båda, medan priset för utdata är lägre för Qwen3.8 Flash.
För en utvecklare som väljer mellan dem följer den praktiska uppdelningen av dessa detaljer. Om du behöver logit_bias för att styra token-sannolikheter, min_p som en alternativ samplingsgräns, eller repetition_penalty för att motverka loopar i långa genereringar, är Nemotron 3.5 Super VL den som accepterar dessa parametrar, och Qwen3.8 Flash kommer att avvisa eller ignorera dem. Om din arbetsbelastning är utdatatung, till exempel långa sammanfattningar, massgenerering eller agentloopar som skickar ut många tokens per anrop, är Qwen3.8 Flash det billigare valet på utdatasidan, och dess indatapris är ungefär detsamma som NVIDIAs, så besparingen kommer från vad modellen skriver snarare än vad du skickar. Om dina prompter domineras av stora video- eller bildindata med korta svar innebär likheten i indatapris att kostnaden inte är en särskiljande faktor, och du kan avgöra utifrån parameterstöd eller utifrån vilken modells beteende du föredrar i testning.
Att anropa endera via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och ställer in fältet model till det id du vill använda. Att växla mellan de två är en ändring på en rad: ersätt "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" med "qwen/qwen3.8-flash", eller tvärtom. Din messages-array, innehållsdelar för bild och video, verktygsdefinitioner, response_format och streaming-uppsättning följer med oförändrade, eftersom båda modellerna accepterar samma kärnuppsättning av parametrar. De enda ändringar du bör förvänta dig att göra är att ta bort parametrar som bara ena sidan stöder, såsom logit_bias, min_p eller repetition_penalty när du byter till Qwen3.8 Flash.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" till "qwen/qwen3.8-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": "qwen/qwen3.8-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