GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Jamba 1.5 Large من AI21 وJamba 1.5 Mini من AI21 من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Jamba 1.5 Large نافذة سياق بحجم 256K رمز بسعر $2.00/$8.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Jamba 1.5 Mini سياقًا بحجم 256K رمز بسعر $0.20/$0.40 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
AI21

Jamba 1.5 Large

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Jamba 1.5 Large من AI21 مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 256K وسرعة 82 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 42/100 (بتكلفة $2/$8 لكل مليون رمز).

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

41.2%

AI21

Jamba 1.5 Mini

استدلال فائق السرعة

نموذج Jamba 1.5 Mini من AI21 مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 256K وسرعة 120 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 39/100 (بتكلفة $0.2/$0.4 لكل مليون رمز).

Intelligence Index39 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

35.8%

أهم الفروقات في لمحة

  • Jamba 1.5 Mini is 14.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Jamba 1.5 Mini is faster at 120 tok/s vs 82 tok/s.
  • Jamba 1.5 Large leads on SWE-bench coding (41.2% vs 35.8%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureJamba 1.5 LargeJamba 1.5 Mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4239
Provider
AI21AI21
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$0.20 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$8.00 / 1M$0.40 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.55 / 1M$0.11 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
256K tokens~384 A4 pages of text256K tokens~384 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
82 tok/s120 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
41.2%35.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
51%44.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.05 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Jamba 1.5 Large
+5.4% SWE-bench lead
Cost
Jamba 1.5 Mini
14.9x cheaper monthly runtime
Speed
Jamba 1.5 Mini
+46% faster generation
Context
Tied
256K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Jamba 1.5 LargeJamba 1.5 Mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

41.2%vs35.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

51%vs44.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

70.2%vs64%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1275ptsvs1242pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

6.9%vs4.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

26.5%vs21.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

27.2%vs22.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

45%vs37.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

54%vs45%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

75%vs72%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

82 tok/s vs120 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Jamba 1.5 Large0.49s
Jamba 1.5 Mini0.34s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Jamba 1.5 Large6.59s
Jamba 1.5 Mini4.51s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Jamba 1.5 Large Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
Jamba 1.5 Mini Monthly API Bill
$0.74 / month
$0.2/1M in · $0.4/1M out
Jamba 1.5 Mini saves approximately $10.21 / month (93%) under this workload.14.9x Savings

Jamba 1.5 Large · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 256K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 51%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 82 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 490 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (398B (94B )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Jamba 1.5 Mini · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 256K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (SWE-bench Verified 35.8% · GPQA Diamond 44.2%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 120 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 340 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (52B (12B )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricJamba 1.5 LargeJamba 1.5 Mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.48$0.12
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
25K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureJamba 1.5 LargeJamba 1.5 Mini
Official API Model ID (SDK)jamba-1-5-largejamba-1-5-mini
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-082024-08
Knowledge CutoffMarch 2024March 2024
ArchitectureHybrid SSM-Transformer (Mamba + Transformer MoE)Hybrid SSM-Transformer (Mamba + Transformer MoE)
Parameters398B (94B active)52B (12B active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 256K windowFlat rate ($0.2/1M in) across full 256K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.5/1M tokensCached input at $0.05/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 247 GB VRAM (4-bit Quantized) · 856 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 32 GB VRAM (4-bit Quantized) · 112 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Jamba 1.5 Large or Jamba 1.5 Mini?

Jamba 1.5 Large is more intelligent. It scores 42 compared with 39 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Jamba 1.5 Mini is faster, generating 120 tokens per second compared with 82 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Jamba 1.5 Mini is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Jamba 1.5 Mini has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.49s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Jamba 1.5 Large (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وJamba 1.5 Mini (مثالي لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Jamba 1.5 Large في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Jamba 1.5 Mini سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Jamba 1.5 Mini الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Jamba 1.5 Large أم Jamba 1.5 Mini؟+

يتصدر Jamba 1.5 Large في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Jamba 1.5 Large وJamba 1.5 Mini؟+

يبلغ سعر Jamba 1.5 Large نحو $2.00 / $8.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Jamba 1.5 Mini نحو $0.20 / $0.40. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Jamba 1.5 Mini الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Jamba 1.5 Large سياقًا بحجم 256K رمز مقابل 256K رمز لنموذج Jamba 1.5 Mini، بينما يتفوق Jamba 1.5 Mini في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من AI21 وAI21 وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).