نضع Qwen3.8 فلاش, ديب سيك V4 Pro 0813, ميني ماكس M3 و سيد 2.1 تيربو يتم عرض بعضها البعض عبر ثلاثة اختبارات ترميز أحادية، جميعها تعمل على EmpirioLabs. نفس الطلب، لقطة واحدة، بدون تعديلات، وكل النتائج تعرض مباشرة في متصفح حقيقي.
شاهد المقارنة بين الأربعة
المواصفات من النظرة الأولى
| Qwen3.8 فلاش | ديب سيك V4 Pro 0813 | ميني ماكس M3 | سيد 2.1 تيربو | |
|---|---|---|---|---|
| الصانع | علي بابا | ديب سيك | ميني ماكس | بايت دانس |
| نافذة السياق | 1,000,000 رمز | 1,000,000 رمز | 1,000,000 رمز | 256,000 رمز |
| المدخلات | النص والصور والفيديو | النص | النص والصور والفيديو | النص والصور والفيديو |
| الأسباب | الجهد يصل إلى الحد الأقصى | الجهد يصل إلى الحد الأقصى | التفكير بشكل متقطع أو غير | الجهد يصل إلى الحد الأقصى |
| الإنتاج المنظم | مخطط JSON صارم | مخطط JSON صارم | وضع JSON | مخطط JSON صارم |
| سعر المدخلات | $0.16 لكل مليون رمز | $1.32 لكل مليون رمز | $0.225 لكل مليون رمز حتى 512 ألف سياق، $0.45 أعلاه | $0.63 لكل مليون رمز |
| سعر الإنتاج | $0.47 لكل مليون رمز | $3.96 لكل مليون رمز | $0.90 لكل مليون رمز حتى 512 ألف سياق، $1.80 أعلاه | $3.13 لكل مليون رمز |
كيف أدرناها
كل نموذج تلقى نفس الموجه لثلاث مهام: بناء سباق حلزون في ملف HTML واحد؛ بناء بطة مطاطية في حمام فقاعات في ملف HTML واحد؛ بناء قوارب ورقية تحت المطر في ملف HTML واحد. كل مهمة كانت تطلب ملف HTML مستقل واحد بدون مكتبات خارجية تتحرك بنفسها. كان Qwen3.8 Flash و DeepSeek V4 Pro 0813 و Seed 2.1 Turbo يعملون عند reasoning_effort: "ماكس"; كان MiniMax M3، الذي لا يحتوي على إعداد جهد، يعمل مع التفكير. كل نموذج كان لديه 65,536 ميزانية إخراج رمز وطلقة واحدة لكل مهمة. يتم قياس عدد الخطوط وtokens-per-second القراءات في كل لوحة من استدعاءات API الحقيقية، وكل نتيجة هي الملف الذي أعاده النموذج، وتم تصييره كما هو.
ما الذي يجب البحث عنه
أعاد MiniMax M3 ملفاته الأسرع، حيث كان حوالي 186 رمزا في الثانية. كتب Qwen3.8 Flash أطول الملفات، حوالي 780 سطرا في المتوسط، وMiniMax M3 الأكثر إحكاما، حوالي 510. استخدم MiniMax M3 أكبر عدد من رموز الإخراج، حوالي 43,000 لكل مهمة بما في ذلك أسبابه. شاهد كيف يحيي كل نموذج مشهده: الحركة، التفاصيل وكيف يستمر في العمل بمفرده. نحن لا نعلن فائزا. شغل المقطع وقيم المخرجات حسب استخدامك الخاص.
أجر نفس الاختبار على EmpirioLabs
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "التفويض: حامل $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "CONTENT-TYPE: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3-8-flash", "reasoning_effort": "max", "messages": [{"role": "user", "content": "ابن سباق حلزون في ملف HTML واحد."}] }'تبديل النموذج إلى deepseek-v4-pro-0813, مينيماكس-إم3 أو seed-2-1-turbo لتشغيل نفس الطلب ضد الآخرين، أو تجربتهم بشكل تفاعلي في الملعب.
الأسئلة الشائعة
هل تم تعديل النتائج أم إعادة تجربتها؟
لا. كل لوحة هي أول ملف أعاده النموذج لذلك الطلب، وتم عرضه تماما كما تم إرجاعه. الطلب الذي عاد بدون ملف تم إرساله مرة أخرى.
لماذا أعلى إعداد للمنطق؟
مواجهة عادلة تظهر كل موديل في أفضل حالاته، لذا كل منها يعمل بأعلى إعدادات منطقية: أقصى جهد لمعالج Qwen3.8 Flash، DeepSeek V4 Pro 0813 وSeed 2.1 Turbo، مع التفكير في MiniMax M3.
أي موديل يجب أن أستخدم؟
Qwen3.8 Flash لديه أقل سعر إخراج من بين الأربعة هنا. قم بتشغيل عبء العمل الخاص بك مقابل كل واحدة قبل اتخاذ القرار: نفس الطلب يعمل مع جميع الأربعة مع تغيير اسم النموذج فقط.
