DeepSeek V4 vs Gemma 4 E2B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DeepSeek V4 by DeepSeek and Gemma 4 E2B 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, Gemma 4 E2B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemma 4 E2B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, DeepSeek V4 provides an expanded memory horizon with 1,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 E2B 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
ব্যয় ডিসরাপ্টরTrained -এ 1/10th computational খরচ এর প্রোপ্রাইটারি ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো, DeepSeek V4 brings বিশাল MoE কোডিং এবং 1M কনটেক্সট প্রতি ওপেন AI.
$0.30 / 1M
$1.20 / 1M
1M tokens
62.8%
Gemma 4 E2B
অন-ডিভাইস ২BGoogle-এর সর্বাধিক লাইটওয়েট 2B ওপেন মডেল মধ্যে Gemma 4 lineup, এর জন্য নির্মিত resource-constrained এজ chips.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemma 4 E2B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek V4 has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- Gemma 4 E2B is faster at 260 tok/s vs 78 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek V4 | Gemma 4 E2B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 55 |
Provider | DeepSeek | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.30 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 78 tok/s | 260 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 62.8% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78.4% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.00 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Trained সামান্য ভগ্নাংশ খরচে Western ফ্রন্টিয়ার ক্লাস্টার budgets, proving extreme দক্ষতা
- 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ নির্ভরযোগ্য মাল্টি-ডকুমেন্ট needle recall
- Fully ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive licensing এর জন্য unrestricted বৈশ্বিক ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Trails ক্লোজড ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার ফ্রন্টিয়ার leaders এর ওপর niche মাল্টিমোডাল ভিজ্যুয়াল রিজনিং
- Sensitive প্রতি prompt framing যখন coordinating মাল্টি-টার্ন agentic টুলসমূহ
Gemma 4 E2B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- আল্ট্রা-স্বল্প মেমোরি consumption (আওতায় 2.5GB)
- Blazing দ্রুত 260 tps এর ওপর ভোক্তা laptops
- ওপেন-ওয়েটস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Basic রিজনিং শুধুমাত্র
- Struggles সহ convoluted মাল্টি-স্টেপ puzzles
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DeepSeek V4 | Gemma 4 E2B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.38 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 1K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek V4 | Gemma 4 E2B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | deepseek-reasoner | models/gemma-4-e2b |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-07 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Next-Gen Sparse MoE with MLA | Ultra-compact edge transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | MoE (Colossal) | E2B (2B) |
| 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 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.3/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.03/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| 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) | 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| 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 | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DeepSeek V4 vs Gemma 4 E2B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek V4 or Gemma 4 E2B?
DeepSeek V4 is more intelligent. It scores 56 compared with 55 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 4 E2B is faster, generating 260 tokens per second compared with 78 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 E2B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemma 4 E2B has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.60s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek V4 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose DeepSeek V4 if your priority is Open-source enterprise deployments, large repository migrations, and long-horizon developer agents. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemma 4 E2B if your workflow prioritizes Smartphones, IoT microcontrollers, and ultra-fast local keyword/entity extractors. 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 compare to Gemma 4 E2B in API token pricing and cost per token?+
DeepSeek V4 costs $0.30 per 1M input tokens and $1.20 per 1M output tokens, whereas Gemma 4 E2B costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Gemma 4 E2B 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 or Gemma 4 E2B?+
DeepSeek V4 supports a context window of 1,000K tokens (~750k words), while Gemma 4 E2B supports 131K tokens (~98k words). Therefore, DeepSeek V4 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: DeepSeek V4 or Gemma 4 E2B?+
DeepSeek V4 scores 62.8% on SWE-bench Verified, while Gemma 4 E2B scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, DeepSeek V4 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between DeepSeek V4 and Gemma 4 E2B?+
DeepSeek V4 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemma 4 E2B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between DeepSeek V4 and Gemma 4 E2B?+
DeepSeek V4 generates approximately 78 tokens per second, while Gemma 4 E2B delivers 260 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 E2B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining DeepSeek V4 and Gemma 4 E2B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemma 4 E2B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to DeepSeek V4. 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
- DeepSeek V4 vs DeepSeek Reasoner: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 E2B vs Gemma 4 31B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B: 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