303 โมเดล · 40 ผู้ให้บริการโมเดลเรียนรู้เพิ่มเติม

Qwen3.5 27B vs Qwen3.5 397B A17B vs Xing 4.0 29B A4B

เปรียบเทียบ Qwen3.5 27B vs Qwen3.5 397B A17B vs Xing 4.0 29B A4B บนหน้าต่างบริบท ราคา และการสนับสนุนหลายรูปแบบ เรียกใช้พร้อมท์เดียวกันผ่านโมเดลเหล่านี้ด้วยบัญชี CoreAPI หนึ่งบัญชีในราคาปลีกอย่างเป็นทางการ โดยไม่ต้องลงทะเบียนหรือคีย์ API เพิ่มเติม

เปรียบเทียบ

ภาพรวม
ID โมเดล API
qwen3.5-27b
จุดปลายทาง
-
วันที่เผยแพร่
พ.ย. 2569
ความสามารถ
หน้าต่างบริบท
262K tokens
เอาต์พุตสูงสุด
—
ประเภทอินพุต
ประเภทเอาต์พุต
ราคา
อินพุต
$0.300 / M โทเค็น
เอาต์พุต
$2.40 / M โทเค็น
อินพุตที่แคช
-
ภาพรวม
ID โมเดล API
qwen3.5-397b-a17b
จุดปลายทาง
-
วันที่เผยแพร่
พ.ย. 2569
ความสามารถ
หน้าต่างบริบท
262K tokens
เอาต์พุตสูงสุด
—
ประเภทอินพุต
ประเภทเอาต์พุต
ราคา
อินพุต
$0.550 / M โทเค็น
เอาต์พุต
$3.50 / M โทเค็น
อินพุตที่แคช
-
ภาพรวม
ID โมเดล API
xing4.0-29b-a4b
จุดปลายทาง
-
วันที่เผยแพร่
พ.ย. 2569
ความสามารถ
หน้าต่างบริบท
262K tokens
เอาต์พุตสูงสุด
—
ประเภทอินพุต
ประเภทเอาต์พุต
ราคา
อินพุต
$0.220 / M โทเค็น
เอาต์พุต
$0.900 / M โทเค็น
อินพุตที่แคช
-

คำถามที่พบบ่อย

สำหรับงานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ผู้นำการวัดประสิทธิภาพจะจัดกลุ่มตามตระกูลโมเดลไม่กี่ตระกูล ตัวเลือกที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับปริมาณงาน ความยาวบริบท และงบประมาณของคุณ เปรียบเทียบอัตราต่อโทเค็นปัจจุบันในหน้าราคาอย่างเป็นทางการของผู้ให้บริการแต่ละราย

ความเร็วขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณวัด — ปริมาณงาน (โทเค็นต่อวินาที) และเวลาแฝง (เวลาถึงโทเค็นแรก) มักจะสนับสนุนครอบครัวแบบจำลองที่แตกต่างกัน แบบจำลองระดับ "Mini" และ "Flash" ชนะอย่างสม่ำเสมอทั้ง TTFT และปริมาณงานสำหรับภาระงานในสไตล์แชท ในขณะที่ระดับที่เน้นการให้เหตุผลนั้นช้าโดยธรรมชาติเพราะพวกเขาสร้างโทเค็นความคิดภายในมากขึ้นก่อนที่จะตอบ ในบรรดาตัวเลือกปัจจุบัน ครอบครัวโอเพนซอร์สขนาดกะทัดรัดเช่น IBM Granite นำปริมาณงานบริสุทธิ์ในลีดเดอร์บอร์ด ในขณะที่ตัวแปร Flash-Lite ของ Google อยู่ในบรรดาตัวเลือกโปรแกรมปิดที่เร็วที่สุด สำหรับ API ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ระดับย่อย "Mini" "Fast" และ "Haiku" จาก OpenAI xAI Anthropic และ Google แต่ละตัวนำเสนอคุณภาพเกือบชายแดนในส่วนของเวลาแฝงของคู่ต่อสู้ที่เป็นเรือธง สรุป: หากเวลาแฝงเป็นข้อ จำกัด หลักของคุณ ให้เปรียบเทียบตัวแปร "Flash" "Mini" หรือ "Haiku" ของครอบครัวผู้ให้บริการแต่ละแห่ง — พวกเขาถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับภาระงานที่ไวต่อความเร็วและความถี่สูง

การกำหนดราคาเป็นไปตามโครงสร้างที่แบ่งระดับระหว่างผู้ให้บริการ อัตราจะแตกต่างกันไปตามรุ่น อัตราส่วนอินพุต/เอาท์พุต และความยาวของบริบท เปรียบเทียบราคาต่อโทเค็นปัจจุบันในหน้าราคาอย่างเป็นทางการของผู้ให้บริการแต่ละรายก่อนที่จะเลือก

ความสามารถด้านวิสัยทัศน์เป็นมาตรฐานในทุกครอบครัวชายแดนหลักแล้ว แต่การใช้งานแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ Gemini ได้รับการฝึกอบรมโดยเนื้อแท้ในคู่ภาพ-ข้อความตั้งแต่เริ่มต้น ให้ข้อได้เปรียบด้านโครงสร้างในความเข้าใจแบบมัลติโมดัล — โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานวิดีโอและหลายภาพ GPT นำเสนอในเกณฑ์มาตรฐานแบบมัลติโมดัลที่กว้าง ในขณะที่ Claude นำเสนอประสิทธิภาพการปฏิบัติงานที่แข็งแกร่งในภาพหน้าจอโค้ดและแผนภาพทางเทคนิค ชุด V3 หลักของ DeepSeek เป็นข้อความเท่านั้น ครอบครัว VL แยกต่างหากของมันจัดการงานวิสัยทัศน์ สำหรับตัวเลือกน้ำหนักเปิด Qwen VL แข่งขันกับแบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์ระดับสูงสุดในความเข้าใจเอกสาร OCR ใน ภาษา และงานการใช้คอมพิวเตอร์ที่ใช้ GUI สรุป: GPT Claude (Sonnet และสูงกว่า) Gemini (ทุกระดับ) และ Qwen VL ทั้งหมดรองรับอินพุตรูปภาพในวันนี้ หากเวิร์กโฟลว์ของคุณเกี่ยวข้องกับเฟรมวิดีโอ การเปรียบเทียบหลายภาพ หรือปริมาณรูปภาพที่สูงมาก สถาปัตยกรรมแบบมัลติโมดัลดั้งเดิมของ Gemini และต้นทุนต่อภาพที่ต่ำกว่าจะให้ข้อได้เปรียบในทางปฏิบัติ