比较 Jina OCR v1 vs Qwen2.5 7B Instruct vs Xing 4.0 29B A4B 的上下文窗口、定价与多模态支持。使用一个 CoreAPI 账户，以官方标价实时运行相同提示词，无需额外注册或 API 密钥。
在软件工程任务中，表现领先的模型集中在少数系列。最佳选择取决于工作负载、上下文长度和预算；请在各厂商官方定价页面比较当前每 Token 价格。
速度取决于您测量的内容 — 吞吐量（每秒 token 数）和延迟（到第一个 token 的时间）通常偏向不同的模型系列。"Mini" 和 "Flash" 级别的模型在聊天风格工作负载的 TTFT 和吞吐量上持续获胜，而专注于推理的级别本质上较慢，因为它们在响应前生成更多内部思考 token。 在当前选项中，IBM Granite 等紧凑的开源系列在排行榜上的原始吞吐量中领先，而 Google 的 Flash-Lite 变体是最快的专有选项之一。对于专有 API，OpenAI、xAI、Anthropic 和 Google 的 "Mini"、"Fast" 和 "Haiku" 子级别各自以其旗舰对应物延迟的一小部分提供接近前沿的质量。 总结：如果延迟是您的主要限制，请比较每个供应商系列的 "Flash"、"Mini" 或 "Haiku" 变体 — 它们专为速度敏感、高频工作负载而设计。
各厂商采用分级定价结构，费率因模型、输入/输出比例和上下文长度而异。选择前请在各厂商官方定价页面比较当前每 Token 价格。
视觉能力现在是所有主要前沿系列的标准，但实现方式差异很大。Gemini 从一开始就在图像-文字对上进行了原生训练，在多模态理解中具有结构优势 — 特别是对于视频和多图像任务。GPT 在广泛的多模态基准上领先，而 Claude 在代码截图和技术图表上提供强大的实际性能。DeepSeek 的主要 V3 系列仅限文字；其单独的 VL 系列处理视觉任务。 对于开源选项，Qwen VL 在文件理解、语言的 OCR 和基于 GUI 的计算机使用任务中与顶级专有模型竞争。 总结：GPT、Claude（Sonnet 及以上）、Gemini（所有级别）和 Qwen VL 都支持今天的图像输入。如果您的工作流涉及视频帧、多图像比较或非常高的图像容量，Gemini 的原生多模态架构和更低的每图像成本为其提供了实际优势。