Gemini 1.5 Flash vs Llama 5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
Google-এর Gemini 1.5 Flash এবং Meta-এর Llama 5-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
Gemini 1.5 Flash
অল্প খরচে ১M কনটেক্সটউচ্চ-গতি, খরচ-optimized ওয়ার্কহর্স প্রদানকারী 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো -এ আল্ট্রা-স্বল্প মূল্য, এর জন্য নির্মিত উচ্চ-frequency স্বল্প-লেটেন্সি প্রোডাকশন অ্যাপ্লিকেশনসমূহ.
$0.07 / 1M
$0.30 / 1M
1.05M tokens
20%
Llama 5
পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নতিMeta-র ফ্ল্যাগশিপ ওপেন মডেল সম্বলিত নেটিভ এজেন্ট training, recursive self-improvement, এবং 5M টোকেন কনটেক্সট.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
- Gemini 1.5 Flash is faster at 180 tok/s vs 65 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 20.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 1.5 Flash | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 94 |
Provider | Meta | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.07 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.06 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 20% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 42.1% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.00 / 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.
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।
Gemini 1.5 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Phenomenal মূল্য দক্ষতা ($0.075 প্রতি 1M ইনপুট টোকেন)
- Blazing দ্রুত থ্রুপুট (180 টোকেন/sec) সহ সম্পূর্ণ 1M কনটেক্সট সহায়তা
- Comprehensive মাল্টিমোডাল সহায়তা including ভিডিও এবং অডিও ইনজেশন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কোডিং এবং গাণিতিক রিজনিং scores কম চেয়ে Gemini 1.5 Pro বা Gemini 2.0
- Occasional hallucinations এর ওপর deeply nuanced লজিক queries
Llama 5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 5 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট সহ নেটিভ multi-অডিও/ভিডিও অনুধাবন
- পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নয়ন ট্রেনিং লুপ
- Completely ওপেন-ওয়েটস সহ এন্টারপ্রাইজ বাণিজ্যিক license
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- জটিল MoE সার্ভিং requirements
- ৪B টোকেনাইজারের পরিবর্তনের ফলে পুরনো ফাইন-টিউনিং হার্নেস আপডেট করা প্রয়োজন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 1.5 Flash | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 20K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 1.5 Flash | Llama 5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-1-5-flash | meta-llama/Llama-5 |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-05 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | May 2024 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Distilled Sparse MoE Multimodal | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 600B+ total (~40-80B active) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.01875/1M, কাস্টম TTL সহ) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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 | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1290 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision, audio, video | text, vision, video, audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemini 1.5 Flash vs Llama 5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 1.5 Flash or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 1.5 Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.06 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 1.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1.05M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Gemini 1.5 Flash (উচ্চ-ভলিউম প্রোডাকশন APIs, গ্রাহক সহায়তা বটসমূহ, নথি batch প্রক্রিয়াকরণ, এবং লাইভ transcription) এবং Llama 5 (স্বায়ত্তশাসিত ওপেন-সোর্স multi-এজেন্ট systems, গভীর সফটওয়্যার রিফ্যাক্টরিং, এবং ফ্রন্টিয়ার গবেষণা) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Gemini 1.5 Flash ও Llama 5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Gemini 1.5 Flash costs $0.075/1M input and $0.3/1M output tokens, while Llama 5 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Gemini 1.5 Flash supports 1.0M tokens whereas Llama 5 supports 5M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- 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
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 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: Google & Meta Official Documentation