DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DeepSeek V4.1-Flash by DeepSeek and Gemini 4 Argon by Google 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, DeepSeek V4.1-Flash holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, DeepSeek V4.1-Flash is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 1,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 4 Argon 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 V4.1-Flash
KV-ক্যাশ কিলার763B total / 16B সক্রিয় causal encoder-decoder MoE সহ 1/4 KV-cache usage, নেটিভ ভিশন, MIT license, এবং বিশ্ব-record স্বল্প off-শীর্ষ চূড়া মূল্য.
$0.30 / 1M
$1.20 / 1M
1M tokens
74.2%
Gemini 4 Argon
১M আউটপুট মাল্টিমোডাল কিংGoogle DeepMind-এর ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার রিজনিং ইঞ্জিন সম্বলিত 1-মিলিয়ন-টোকেন আউটপুট limits, স্বায়ত্তশাসিত cybersecurity defense, এবং রিয়েল-টাইম অডিও/ভিশন ইনজেশন.
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek V4.1-Flash is 7.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 110 tok/s.
- Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 74.2%).
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek V4.1-Flash | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 58 | 97 |
Provider | DeepSeek | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.30 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.18 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 384K | 1000K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 115 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.2% | 81.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 90.9% | 81.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.10 / 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 V4.1-Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- MIT permissive ওপেন license সহ সম্পূর্ণ weights, আর্কিটেকচার, এবং code
- Revolutionary causal encoder-decoder আর্কিটেকচার: KV cache শুধুমাত্র 890 bytes/টোকেন (চলে এর ওপর commodity NVMe SSDs)
- বিশ্ব-এর সর্বনিম্ন মূল্য: off-শীর্ষ চূড়া cached ইনপুট -এ just $0.003/1M এবং $0.27 খরচ প্রতি benchmark টাস্ক
- Colossal 1M কনটেক্সট ইনপুট paired সহ 384,000 maximum আউটপুট টোকেন এবং নেটিভ ভিশন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Extremely verbose প্রজন্ম (averages 8.9K আউটপুট টোকেন প্রতি inquiry ছাড়াই explicit caps)
- দীর্ঘমেয়াদী পারফরম্যান্স degrades এর ওপর Terminal-Bench 4.0 (31.2%)
- Factual knowledge recall dips এর ওপর SimpleQA (42.3) এবং ভিশন রেজোলিউশন হয় capped -এ 672x672
Gemini 4 Argon · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Groundbreaking 1,000,000 টোকেন maximum আউটপুট প্রজন্ম সক্ষমতা via দীর্ঘ Decode Continuation
- 1M-টোকেন ইনপুট window সহ 99.7% GraphWalks recall (84.2% মধ্যে 256K-1M range)
- নেটিভ প্রক্রিয়াকরণ এর সম্পূর্ণ অডিও, ভিডিও streams, এবং ভিজ্যুয়াল ডেটা (91.7% এর ওপর LVBench)
- Half টোকেন মূল্য এর Anthropic-এর Opus 5.5 এবং #1 এর ওপর Chatbot Arena (1525 Elo)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- বিশাল টোকেন outputs পারে incur উচ্চ absolute খরচসমূহ if unconstrained (~62K আউটপুট টোকেন প্রতি index টাস্ক)
- $2/$10 মূল্য হয় introductory 50% discount; মানদণ্ড rates revert প্রতি $4/$20 once promotion ends
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DeepSeek V4.1-Flash | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.27 | $2.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 58K | 75K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 28K | 36K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek V4.1-Flash | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | deepseek-reasoner | models/gemini-4-argon |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-09 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2026 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Causal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers) | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | 763B total (8B prefill / 16B decode 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.3/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.006/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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 | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1640 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) | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, vision | text, vision, audio, video |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek V4.1-Flash or Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 58 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek V4.1-Flash is cheaper at $0.18 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek V4.1-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.85s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose DeepSeek V4.1-Flash if your priority is Extreme budget batch processing, self-hosted commodity hardware clusters, and massive long-form reasoning tasks. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 4 Argon if your workflow prioritizes Whole-repository code generation, full-book synthesis, video understanding, and multi-hour audio processing. 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 V4.1-Flash compare to Gemini 4 Argon in API token pricing and cost per token?+
DeepSeek V4.1-Flash costs $0.30 per 1M input tokens and $1.20 per 1M output tokens, whereas Gemini 4 Argon costs $2.00 input and $10.00 output. Overall, DeepSeek V4.1-Flash is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: DeepSeek V4.1-Flash or Gemini 4 Argon?+
Both DeepSeek V4.1-Flash and Gemini 4 Argon offer an identical context window of 1,000K tokens (~750k 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 V4.1-Flash or Gemini 4 Argon?+
DeepSeek V4.1-Flash scores 74.2% on SWE-bench Verified while Gemini 4 Argon scores 81.9%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemini 4 Argon holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between DeepSeek V4.1-Flash and Gemini 4 Argon?+
DeepSeek V4.1-Flash features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 4 Argon provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between DeepSeek V4.1-Flash and Gemini 4 Argon?+
DeepSeek V4.1-Flash generates approximately 110 tokens per second, while Gemini 4 Argon delivers 115 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 4 Argon provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining DeepSeek V4.1-Flash and Gemini 4 Argon to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek V4.1-Flash to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Gemini 4 Argon. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude Mythos 5.1 vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Claude Opus 5.5 বনাম Gemini 4 Argon: ২০২৬ সালের ফ্রন্টিয়ার এআই তুলনা ও বেঞ্চমার্কতুলনা
- Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Command A Plus vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V4.1-Flash vs GLM-5.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 4 Argon vs Claude Fable 5.1: 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