হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

DeepSeek-V3-0324 vs DeepSeek V3

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা

শেয়ার করুন

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

DeepSeek-V3-0324প্রোফাইল

DeepSeek V3প্রোফাইল

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:

৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

জনপ্রিয় তুলনা:

DeepSeek

DeepSeek-V3-0324

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

DeepSeek-এর DeepSeek-V3-0324 হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 65 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.27/$1.1 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 48/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$0.27 / 1M

Output Token:

$1.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

52.4%

DeepSeek

DeepSeek V3

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

DeepSeek-এর DeepSeek V3 হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 60 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.27/$1.1 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 44/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদ

Intelligence Index44 / 100

Input Token:

$0.27 / 1M

Output Token:

$1.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

49.2%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
DeepSeek-V3-0324 is faster at 65 tok/s vs 60 tok/s.
DeepSeek-V3-0324 leads on SWE-bench coding (52.4% vs 49.2%).

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →

বৈশিষ্ট্য	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek V3
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	48	44
Provider	DeepSeek	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.27 / 1M	$0.27 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$1.10 / 1M	$1.10 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.21 / 1M	$0.21 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	65 tok/s	60 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	52.4%	49.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	63.5%	59.1%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.07 / 1M	$0.07 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক

কোডিং

DeepSeek-V3-0324

+3.2% SWE-bench lead

খরচ

Tied

Identical monthly runtime cost

স্পিড

DeepSeek-V3-0324

+8% faster generation

কনটেক্সট

Tied

128K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

DeepSeek-V3-0324DeepSeek V3

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

52.4%vs49.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

63.5%vs59.1%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.4%vs75.9%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1320ptsvs1300pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

10.2%vs9.5%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

34.8%vs32.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

32.1%vs29.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

54.8%vs51.7%

AIME (Advanced Math Competition)

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

72%vs68%

Long-Context Reasoning

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

71.5%vs68.3%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs60 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better

DeepSeek-V3-03240.65s

DeepSeek V30.68s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

DeepSeek-V3-03248.34s

DeepSeek V39.01s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

দৈনিক ইনপুট টোকেন100K / day

10K500K1M

দৈনিক আউটপুট টোকেন30K / day

5K150K300K

প্রম্পট ক্যাশ হিট অনুপাত50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

DeepSeek-V3-0324 মাসিক API বিল

$1.50 / month

$0.27/1M in · $1.1/1M out

DeepSeek V3 মাসিক API বিল

$1.50 / month

$0.27/1M in · $1.1/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

DeepSeek-V3-0324 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 52.4% · GPQA Diamond 63.5%)
65 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 650ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (671B (37B MoE)) — 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

DeepSeek V3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 59.1%)
60 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 680ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (671B) — 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

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

Metric	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek V3
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.18	$0.14
Output Tokens / Task Tokens generated per task	45K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

DeepSeek-V3-0324 vs DeepSeek V3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek-V3-0324 or DeepSeek V3?

DeepSeek-V3-0324 is more intelligent. It scores 48 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek-V3-0324 is faster, generating 65 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model has lower latency?

DeepSeek-V3-0324 has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 0.68s.

চূড়ান্ত মতামত

DeepSeek-V3-0324 (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং DeepSeek V3 (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে DeepSeek-V3-0324 এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য DeepSeek-V3-0324 সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য DeepSeek-V3-0324 সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য DeepSeek-V3-0324 নাকি DeepSeek V3 কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে DeepSeek-V3-0324 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

DeepSeek-V3-0324 এবং DeepSeek V3-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

DeepSeek-V3-0324-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.27 / $1.10 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং DeepSeek V3-এর মূল্য $0.27 / $1.10। সার্বিক ওয়ার্কলোডে DeepSeek-V3-0324 বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

DeepSeek-V3-0324 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন এবং DeepSeek V3 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে DeepSeek-V3-0324 দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড

সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডো এআই বেঞ্চমার্ক রিজনিং মডেল টুল কলিং মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

বৈশিষ্ট্য	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek V3
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)	deepseek-chat	deepseek-chat
API প্রোটোকল	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ	2025-03	2024-12
নলেজ কাটঅফ	January 2025	July 2024
আর্কিটেকচার	671B Mixture-of-Experts (37B active)	671B Mixture-of-Experts (37B active)
প্যারামিটার স্কেল	671B (37B active MoE)	671B
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 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.27/1M)	পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.27/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL	স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.07/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)	স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.07/1M (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	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)
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)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 GB VRAM (নেটিভ BF16)
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
ইনপুট মডালিটি	text	text
আউটপুট মডালিটি	text	text

DeepSeek-V3-0324 vs DeepSeek V3

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

DeepSeek-V3-0324

DeepSeek V3

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

DeepSeek-V3-0324 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

DeepSeek V3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

DeepSeek-V3-0324 vs DeepSeek V3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

চূড়ান্ত মতামত

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Related reading