DeepSeek-V3-0324 vs DeepSeek V3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DeepSeek-V3-0324 by DeepSeek and DeepSeek V3 by DeepSeek represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, DeepSeek-V3-0324 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
DeepSeek-V3-0324
ওপেন MoE আপগ্রেডMarch 2025 update প্রতি DeepSeek-V3 সম্বলিত enhanced কোডিং, নির্দেশনা tuning, এবং রিজনিং alignment এর ওপর 671B MoE আর্কিটেকচার.
$0.27 / 1M
$1.10 / 1M
128K tokens
52.4%
DeepSeek V3
ওপেন MoE বিপ্লব৬৭১B প্যারামিটারের যুগান্তকারী ওপেন-ওয়েটস MoE ফাউন্ডেশন মডেল, যা অত্যন্ত স্বল্প মূল্যে শীর্ষস্থানীয় প্রোপ্রাইটারি মডেলগুলোর সমকক্ষ পারফরম্যান্স প্রদান করে।
$0.27 / 1M
$1.10 / 1M
128K tokens
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%).
| 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 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-V3-0324 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Permissive ওপেন-ওয়েটস allowing complete সেলফ-হোস্টিং এবং ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত ফাইন-টিউনিং
- আল্ট্রা-স্বল্প API মূল্য সহ ব্যতিক্রমী টোকেন economics ($0.27 মধ্যে / $1.10 out)
- উল্লেখযোগ্য improvements মধ্যে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং সুসংগঠিত JSON outputs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- অনুপস্থিত নির্মিত-মধ্যে বর্ধিত রিজনিং মোড এর জন্য মাল্টি-স্টেপ লজিক chains
- আউটপুট সীমিত প্রতি 8K টোকেন এবং টেক্সট-শুধুমাত্র modality
DeepSeek V3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Industry-disrupting মূল্য: শুধুমাত্র $0.14 ইনপুট এবং $0.28 আউটপুট প্রতি মিলিয়ন টোকেন
- ওপেন-ওয়েটস available এর জন্য সেলফ-হোস্টিং এবং ফাইন-টিউনিং
- Near-ফ্রন্টিয়ার পারফরম্যান্স মধ্যে multi-ভাষা কোডিং এবং সাধারণ জ্ঞান
- অত্যন্ত সাশ্রয়ী প্রম্পট ক্যাশিং (প্রতি ১M টোকেনে $০.০১৪)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সীমিত maximum আউটপুট length (8K টোকেন)
- টেক্সট-শুধুমাত্র প্রক্রিয়াকরণ (no ছবি অনুধাবন মধ্যে base V3)
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
| 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: 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
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose DeepSeek-V3-0324 if your priority is Cost-sensitive production backends, self-hosted enterprise clusters, and automated batch code translation. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek V3 if your workflow prioritizes High-volume production APIs, budget-conscious full-stack development, and bulk document transformation. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does DeepSeek-V3-0324 compare to DeepSeek V3 in API token pricing and cost per token?+
Both DeepSeek-V3-0324 and DeepSeek V3 share matched API token pricing at $0.27 per 1M input tokens and $1.10 per 1M output tokens. Because their token economics are identical, your selection should be guided by benchmark latency, memory horizon, and reasoning capabilities rather than operational token fees. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: DeepSeek-V3-0324 or DeepSeek V3?+
Both DeepSeek-V3-0324 and DeepSeek V3 offer an identical context window of 128K tokens (~96k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: DeepSeek-V3-0324 or DeepSeek V3?+
DeepSeek-V3-0324 scores 52.4% on SWE-bench Verified while DeepSeek V3 scores 49.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, DeepSeek-V3-0324 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between DeepSeek-V3-0324 and DeepSeek V3?+
DeepSeek-V3-0324 is optimized for low-latency direct generation. In contrast, DeepSeek V3 focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between DeepSeek-V3-0324 and DeepSeek V3?+
DeepSeek-V3-0324 generates approximately 65 tokens per second, while DeepSeek V3 delivers 60 tokens per second. In latency-sensitive production environments, DeepSeek-V3-0324 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining DeepSeek-V3-0324 and DeepSeek V3 to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to DeepSeek-V3-0324, and route deep architectural or complex reasoning queries to DeepSeek-V3-0324. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aya Vision 32B vs DeepSeek-V3-0324: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V3 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V3 vs Llama 3.3 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs