হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B

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।

Gemma 4 31Bপ্রোফাইল

Gemma 4 26B A4Bপ্রোফাইল

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:

৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

জনপ্রিয় তুলনা:

Google

Gemma 4 31B

ওপেন-ওয়েটস রিজনিং মডেল

Google-এর Gemma 4 31B হলো ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 262K কনটেক্সট উইন্ডো, 80 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 81/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।

Intelligence Index81 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

Google

Gemma 4 26B A4B

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

Google-এর Gemma 4 26B A4B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 262K কনটেক্সট উইন্ডো, 160 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 74/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প

Intelligence Index74 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

61%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
Gemma 4 26B A4B is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 61.0%).

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →

বৈশিষ্ট্য	Gemma 4 31B	Gemma 4 26B A4B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	81	74
Provider	Google	Google
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	262.1K tokens~393 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	80 tok/s	160 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	68.5%	61%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	77%	71.5%

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক

কোডিং

Gemma 4 31B

+7.5% SWE-bench lead

খরচ

Tied

Identical monthly runtime cost

স্পিড

Gemma 4 26B A4B

+100% faster generation

কনটেক্সট

Tied

262.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemma 4 31BGemma 4 26B A4B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

68.5%vs61%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

77%vs71.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84.8%vs80.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1410ptsvs1365pts

AIME (Advanced Math Competition)

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

86%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs160 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

Gemma 4 31B0.48s

Gemma 4 26B A4B0.29s

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

Gemma 4 31B6.73s

Gemma 4 26B A4B3.42s

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)

Gemma 4 31B মাসিক API বিল

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Gemma 4 26B A4B মাসিক API বিল

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Gemma 4 31B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

262K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 77%)
80 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 480ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (31B) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

Gemma 4 26B A4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

262K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 61% · GPQA Diamond 71.5%)
160 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 290ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (26B (4B MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

Metric	Gemma 4 31B	Gemma 4 26B A4B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	12K	8K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	6K	3K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Gemma 4 26B A4B?

Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 4 26B A4B is faster, generating 160 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 4 26B A4B has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.48s.

চূড়ান্ত মতামত

Gemma 4 31B (ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Gemma 4 26B A4B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Gemma 4 31B এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Gemma 4 26B A4B সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Gemma 4 31B সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Gemma 4 31B নাকি Gemma 4 26B A4B কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Gemma 4 31B এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Gemma 4 31B এবং Gemma 4 26B A4B-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Gemma 4 31B-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.00 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Gemma 4 26B A4B-এর মূল্য $0.00 / $0.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Gemma 4 31B বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Gemma 4 31B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 262.1K টোকেন এবং Gemma 4 26B A4B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 262.1K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Gemma 4 26B A4B দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

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	Gemma 4 31B	Gemma 4 26B A4B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)	models/gemma-4-31b	models/gemma-4-26b-a4b
API প্রোটোকল	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ তারিখ	2026-04	2026-04
নলেজ কাটঅফ	January 2026	January 2026
আর্কিটেকচার	Dense open reasoning transformer with native thinking	Sparse Mixture-of-Experts open transformer (26B total, 4B active)
প্যারামিটার স্কেল	31B	26B (4B active 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)	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)	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) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 67 GB VRAM (নেটিভ BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 16 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 56 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	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, vision	text, vision
আউটপুট মডালিটি	text	text

Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

Gemma 4 31B

Gemma 4 26B A4B

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

Gemma 4 31B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

Gemma 4 26B A4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

চূড়ান্ত মতামত

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Related reading