DeepSeek R1 vs o3-mini
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DeepSeek-এর DeepSeek R1 এবং OpenAI-এর o3-mini হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। DeepSeek R1 মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.55/$2.19 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে o3-mini মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $1.10/$4.40 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
DeepSeek R1
ওপেন-ওয়েটস রিজনিং মডেলDeepSeek-এর DeepSeek R1 হলো ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 45 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.55/$2.19 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 49/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
49.2%
o3-mini
ডিপ রিজনিং ইঞ্জিনOpenAI-এর o3-mini হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.1/$4.4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 51/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
200K tokens
49%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek R1 is 2.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- o3-mini has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- o3-mini is faster at 85 tok/s vs 45 tok/s.
- DeepSeek R1 leads on SWE-bench coding (49.2% vs 49.0%).
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek R1 | o3-mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 49 | 51 |
Provider | DeepSeek | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.55 / 1M | $1.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.19 / 1M | $4.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.43 / 1M | $1.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 49.2% | 49% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71.5% | 79.7% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.14 / 1M | $0.55 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
DeepSeek R1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 71.5%)
- 45 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 950ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (671B Total (37B )) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
o3-mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 100K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 49% · GPQA Diamond 79.7%)
- 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1400ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $1.1/$4.4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DeepSeek R1 | o3-mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $1.30 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 25K | 25K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek R1 | o3-mini |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | deepseek-reasoner | o3-mini |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-01 | 2025-01 |
| নলেজ কাটঅফ | July 2024 | October 2023 |
| আর্কিটেকচার | Open-Weights Reasoning MoE | Chain-of-Thought Reasoning Dense |
| প্যারামিটার স্কেল | 671B Total (37B Active) | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.55/1M) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.14/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.55/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | 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 স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DeepSeek R1 vs o3-mini: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek R1 or o3-mini?
o3-mini is more intelligent. It scores 51 compared with 49 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
o3-mini is faster, generating 85 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek R1 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $1.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek R1 has lower latency, with a time to first token of 0.95s compared with 1.40s.
Which model has a larger context window?
o3-mini has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
DeepSeek R1 (ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং o3-mini (জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে o3-mini এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য o3-mini সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য DeepSeek R1 সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য DeepSeek R1 নাকি o3-mini কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে o3-mini এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
DeepSeek R1 এবং o3-mini-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
DeepSeek R1-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.55 / $2.19 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং o3-mini-এর মূল্য $1.10 / $4.40। সার্বিক ওয়ার্কলোডে DeepSeek R1 বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
DeepSeek R1 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন এবং o3-mini মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে o3-mini দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude 3.7 Sonnet বনাম DeepSeek R1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Claude 3.7 Sonnet বনাম o3-mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- DeepSeek R1 বনাম OpenAI o1: ওপেন বনাম ক্লোজড রিজনিং তুলনাতুলনা
- Grok 4.20 (Reasoning) বনাম DeepSeek R1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- o1-pro বনাম o3-mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- o3-pro বনাম DeepSeek R1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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।
তথ্যসূত্র: DeepSeek ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।