Gemma 3 vs Llama 4 Scout
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemma 3 by Google and Llama 4 Scout by Meta 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, Llama 4 Scout provides an expanded memory horizon with 3,500K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemma 3 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।
Gemma 3
মাল্টিমোডাল ওপেনমাল্টিমোডাল ওপেন মডেল family সহ 128K কনটেক্সট উইন্ডো, নেটিভ ভিশন অনুধাবন, এবং multi-lingual সহায়তা.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Llama 4 Scout
১০M কনটেক্সট কিংবিশ্ব-record দীর্ঘ-কনটেক্সট ওপেন মডেল supporting ~3.5 মিলিয়ন টোকেন এর জন্য সম্পূর্ণ codebase এবং ভিডিও library ইনজেশন.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
3.5M tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 4 Scout has a larger context window (4M vs 131K tokens).
- Gemma 3 is faster at 105 tok/s vs 95 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 3 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 76 |
Provider | Meta | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 3.5M tokens~5,250 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 61% | N/A |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
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।
Gemma 3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- নেটিভ ভিশন ইনজেশন মধ্যে ওপেন weight মডেল
- Spacious 128K কনটেক্সট উইন্ডো
- শক্তিশালী পারফরম্যান্স জুড়ে 100+ ভাষাসমূহ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় 24GB+ VRAM এর জন্য 27B variant
- অনুপস্থিত বর্ধিত চেইন-অফ-থট মোড
Llama 4 Scout · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Colossal 3.5 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
- Sparse MoE আর্কিটেকচার keeps সক্রিয় compute প্রতি শুধুমাত্র 17B
- ওপেন-ওয়েটস available এর জন্য লোকাল ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উচ্চ unified মেমোরি প্রতি store সম্পূর্ণ 109B weights
- Secondary রিজনিং গভীরতা এর তুলনায় ডেন্স রিজনিং মডেলগুলো
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemma 3 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 5K | 10K |
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 | Gemma 3 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemma-3 | meta-llama/Llama-4-Scout |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-03 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2024 | January 2025 |
| আর্কিটেকচার | Native multimodal open transformer with expanded context | Extreme-context sparse MoE multimodal transformer (17B active / 109B total) |
| প্যারামিটার স্কেল | 1B / 4B / 12B / 27B | 17B (109B total MoE) |
| 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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 | 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) | 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | 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) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 37 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) | 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, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemma 3 vs Llama 4 Scout: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 3 or Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout is more intelligent. It scores 76 compared with 68 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 3 is faster, generating 105 tokens per second compared with 95 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemma 3 has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.65s.
Which model has a larger context window?
Llama 4 Scout has a larger context window, supporting 3.5M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemma 3 if your priority is Self-hosted multimodal applications, local image QA, and long document parsing. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 4 Scout if your workflow prioritizes Whole-repository code analysis, multi-hour video understanding, and legal book ingestion. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Gemma 3 compare to Llama 4 Scout in API token pricing and cost per token?+
Both Gemma 3 and Llama 4 Scout are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: Gemma 3 or Llama 4 Scout?+
Gemma 3 supports a context window of 131K tokens (~98k words), while Llama 4 Scout supports 3,500K tokens (~2,625k words). Therefore, Llama 4 Scout can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemma 3 or Llama 4 Scout?+
Gemma 3 scores at the frontier of coding benchmarks, while Llama 4 Scout scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Gemma 3 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemma 3 and Llama 4 Scout?+
Gemma 3 is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Llama 4 Scout focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemma 3 and Llama 4 Scout?+
Gemma 3 generates approximately 105 tokens per second, while Llama 4 Scout delivers 95 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemma 3 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemma 3 and Llama 4 Scout 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 Gemma 3, and route deep architectural or complex reasoning queries to Gemma 3. 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
- Gemma 3 vs Gemma 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 3n vs Gemma 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct vs Llama 4 Scout: 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
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