পাশাপাশি এআই মডেল তুলনা টুল (২–৪টি মডেল)
একই টেবিলে যেকোনো ২ থেকে ৪টি ফ্রন্টিয়ার এআই মডেলের বেঞ্চমার্ক স্কোর, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা করুন।
মাল্টি-মডেল বেঞ্চমার্ক ও অফিশিয়াল রিলিজ ইন্টেলিজেন্স ম্যাট্রিক্স
একই পেজে সর্বোচ্চ ৫টি এআই মডেল পাশাপাশি তুলনা করুন
বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং, ল্যাটেন্সি এবং অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স (API Model ID, Rate Limits, Computer Use, MCP, VRAM ও ZDR Compliance) একসাথে যাচাই করুন।
2 / 5 টি মডেল নির্বাচিত
১-ক্লিক প্রিসেট কম্পেয়ার স্ট্যাক (৪টি মডেল একসাথে):
বর্তমানে তুলনায় থাকা মডেলসমূহ:Qwen3.5 27B vs Qwen3-Next 80B-A3B Instruct ডিপ-ডাইভ
ইন্টেলিজেন্স বনাম ব্লেন্ডেড খরচ (৭:২:১)
উপরে এবং বামে থাকা মডেল সবচেয়ে কম খরচে সর্বোচ্চ সক্ষমতা দেয়
ইন্টেলিজেন্স বনাম আউটপুট স্পিড (tok/s)
উপরে এবং ডানে থাকা মডেল একই সাথে সবচেয়ে বুদ্ধিমান ও দ্রুতগতির
| বেঞ্চমার্ক / অফিশিয়াল স্পেসিফিকেশন | Alibaba · 2026-02 | Alibaba · 2025-09 |
|---|---|---|
| ১. অফিশিয়াল বেঞ্চমার্ক ও সক্ষমতা স্কোর (সবুজ = সেরা স্কোর) | ||
| Intelligence Index (Composite) | 75 / 100 | 78 / 100 |
| SWE-bench Verified (Agentic Coding) | N/A | N/A |
| GPQA Diamond (PhD-Level Science) | 56.5% | 60% |
| LiveCodeBench (Competitive Coding) | N/A | N/A |
| AIME (Olympiad Competition Math) | N/A | N/A |
| MMLU-Pro (10-Choice Reasoning) | 74% | 78% |
| HumanEval (Code Synthesis) | 84% | 89% |
| Terminal-Bench (Agentic CLI Execution) | N/A | N/A |
| LMSYS Chatbot Arena Elo | 1285 | 1315 |
| ২. টোকেন প্রাইসিং, ক্যাশ ডিসকাউন্ট ও থ্রুপুট স্পিড | ||
| Input Price (per 1M tokens) | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
| Output Price (per 1M tokens) | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
| Cached Input Price (per 1M tokens) | $0.000 / 1M | $0.000 / 1M |
| Blended Price (7:2:1 Cached Workload) | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
| Context Window Capacity | 262K tokens | 131K tokens |
| Max Output Tokens | 8K tokens | 8K tokens |
| Output Speed (Tokens / sec) | 90 tok/s | 135 tok/s |
| Time to First Token (TTFT Latency) | 0.41s (410 ms) | 0.31s (310 ms) |
| ৩. অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও লং-কনটেক্সট রুলস | ||
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-5-27b-instruct | qwen3-next-80b-a3b-instruct-instruct |
| API প্রোটোকল ও এন্ডপয়েন্ট | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| লাইফসাইকেল ও GA সাপোর্ট উইন্ডো | সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2028 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত) | সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2027 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং পলিসি ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| ৪. এজেন্টিক সক্ষমতা, সেলফ-হোস্টিং VRAM ও এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স | ||
| কম্পিউটার ইউজ / ব্রাউজার GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT / LoRA / RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 58 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 172 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সাপোর্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন | vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI | vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| আর্কিটেকচার ও লাইসেন্স | Dense Multimodal Autoregressive Transformer · Open Weights (Self-Hostable) | Standard Instruction-Tuned Sparse Mixture-of-Experts · Open Weights (Self-Hostable) |
ইন্টারেক্টিভ এআই মডেল কম্প্যারেটর
যেকোনো দুটি মডেলের হেড-টু-হেড তুলনা করুন
৩৩টি গ্লোবাল এআই ল্যাব (Google, OpenAI, Anthropic, xAI, Meta, DeepSeek, Qwen, Mistral সহ) থেকে যেকোনো দুটি মডেল নির্বাচন করে লাইভ প্রাইসিং, কনটেক্সট ও বেঞ্চমার্ক তুলনা করুন।
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।