হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemini 2.0 Pro vs Gemini 4 Argon

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।

Gemini 2.0 Proপ্রোফাইল

Gemini 4 Argonপ্রোফাইল

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:

৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:

Google

Gemini 2.0 Pro

২M কনটেক্সট টাইটান

Google-এর শীর্ষস্থানীয় ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি জটিল কোডিং, বৈজ্ঞানিক discovery, এবং industry-leading 2-মিলিয়ন-টোকেন মাল্টিমোডাল নথি অনুধাবন.

Intelligence Index52 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

63.8%

Google

Gemini 4 Argon

১M আউটপুট মাল্টিমোডাল কিং

Google DeepMind-এর ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার রিজনিং ইঞ্জিন সম্বলিত 1-মিলিয়ন-টোকেন আউটপুট limits, স্বায়ত্তশাসিত cybersecurity defense, এবং রিয়েল-টাইম অডিও/ভিশন ইনজেশন.

Intelligence Index97 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

Gemini 2.0 Pro is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 2.0 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 95 tok/s.
Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 63.8%).

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →

বৈশিষ্ট্য	Gemini 2.0 Pro	Gemini 4 Argon
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	52	97
Provider	Google	Google
Input Price Cost per million input tokens	$1.25 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$5.00 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.97 / 1M	$1.47 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	2M tokens~3,000 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	1000K
Throughput Speed Tokens generated per second	95 tok/s	115 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	63.8%	81.9%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	71.5%	81.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.31 / 1M	$0.10 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক

কোডিং

Gemini 4 Argon

+18.1% SWE-bench lead

খরচ

Gemini 2.0 Pro

1.8x cheaper monthly runtime

স্পিড

Gemini 4 Argon

+21% faster generation

কনটেক্সট

Gemini 2.0 Pro

2M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemini 2.0 ProGemini 4 Argon

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

63.8%vs81.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.5%vs81.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

79.8%vs90.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1525pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.4%vs18.9%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42.1%vs57.4%

SciCode (Scientific Computing)

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

38.3%vs56.4%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

65.6%vs80.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

82.2%vs94.8%

Long-Context Reasoning

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

71.8%vs96.4%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs115 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

Gemini 2.0 Pro0.62s

Gemini 4 Argon0.85s

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

Gemini 2.0 Pro5.88s

Gemini 4 Argon5.20s

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)

Gemini 2.0 Pro মাসিক API বিল

$6.84 / month

$1.25/1M in · $5/1M out

Gemini 4 Argon মাসিক API বিল

$12.15 / month

$2/1M in · $10/1M out

Gemini 2.0 Pro saves approximately $5.31 / month (44%) under this workload.1.8x Savings

Gemini 2.0 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

অপ্রতিদ্বন্দ্বী 2,000,000 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো (পারে ingest hours এর ভিডিও বা entire codebases)
ফ্রন্টিয়ার কোডিং পারফরম্যান্স (63.8% এর ওপর SWE-bench Verified)
নেটিভ মাল্টিমোডাল রিজনিং জুড়ে টেক্সট, code, উচ্চ-res ছবিগুলো, অডিও, এবং ভিডিও
75% discount এর ওপর cached টোকেন সহ Google-এর কনটেক্সট caching API

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

Maximum আউটপুট টোকেন currently capped -এ 8K প্রতি response
প্রয়োজন হয় উচ্চ prompt cache reuse এর জন্য optimal খরচ দক্ষতা এর ওপর 1M+ টোকেন inputs

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	Gemini 2.0 Pro	Gemini 4 Argon
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.59	$2.45
Output Tokens / Task Tokens generated per task	60K	75K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	33K	36K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

Gemini 2.0 Pro vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.0 Pro or Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 95 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 2.0 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 2.0 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.85s.

Which model has a larger context window?

Gemini 2.0 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1M tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Gemini 2.0 Pro (Monolithic রিপোজিটরি রিফ্যাক্টরিং, বিশাল আইনি/বৈজ্ঞানিক নথি corpora, এবং ভিডিও বিশ্লেষণ) এবং Gemini 4 Argon (Whole-রিপোজিটরি কোড জেনারেশন, সম্পূর্ণ-book সংশ্লেষণ, ভিডিও অনুধাবন, এবং multi-hour অডিও প্রক্রিয়াকরণ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Gemini 2.0 Pro ও Gemini 4 Argon-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Gemini 2.0 Pro costs $1.25/1M input and $5/1M output tokens, while Gemini 4 Argon costs $2/1M input and $10/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Gemini 2.0 Pro supports 2M tokens whereas Gemini 4 Argon supports 1M tokens.

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	Gemini 2.0 Pro	Gemini 4 Argon
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)	models/gemini-2-pro	models/gemini-4-argon
API প্রোটোকল	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ তারিখ	2025-02	2026-09
নলেজ কাটঅফ	January 2025	June 2026
আর্কিটেকচার	Multimodal Deep Reasoning Sparse MoE	Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
প্যারামিটার স্কেল	Confidential	Confidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)	২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য	২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL	ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.31/1M, কাস্টম TTL সহ)	ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1/1M, কাস্টম TTL সহ)
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	বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)	Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন	Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন
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)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা	SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটি	text, vision, audio, video	text, vision, audio, video
আউটপুট মডালিটি	text	text

Gemini 2.0 Pro vs Gemini 4 Argon

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

Gemini 2.0 Pro

Gemini 4 Argon

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

Gemini 2.0 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

Gemini 4 Argon · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

Gemini 2.0 Pro vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

চূড়ান্ত মতামত

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Related reading