Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemma 4 31B by Google and Llama 3.3 70B 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, Gemma 4 31B provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 3.3 70B 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 4 31B
ওপেন রিজনিংLargest ডেন্স ওপেন রিজনিং মডেল মধ্যে Gemma 4 series সম্বলিত 262K কনটেক্সট এবং নেটিভ চেইন-অফ-থট.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Llama 3.3 70B
ওপেন-ওয়েটস টাইটানমেটার ফ্ল্যাগশিপ ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল যা পূর্ববর্তী ৪০৫B মডেলের সমকক্ষ পারফরম্যান্স প্রদান করে অনেক কম কম্পিউট ও হোস্টিং খরচে।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
39.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemma 4 31B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemma 4 31B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 80 tok/s.
- Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 39.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 38 |
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 | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 280 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 39.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 48.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 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.
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।
Gemma 4 31B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ফ্রন্টিয়ার-grade রিজনিং মধ্যে ওপেন-weight 31B package
- Expansive 262K কনটেক্সট উইন্ডো
- প্রতিযোগিতামূলক কোডিং এবং গণিত benchmark scores
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় 32GB+ VRAM বা 4-bit quantisation প্রতি run locally
- Slower প্রজন্ম গতি যখন চেইন-অফ-থট হয় সক্রিয়
Llama 3.3 70B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ১০০% ওপেন-ওয়েটস যা সম্পূর্ণ ডেটা সার্বভৌমত্ব, নিজস্ব হোস্টিং এবং ফাইন-টিউনিং নিশ্চিত করে
- বিদ্যুৎগতির থ্রুপুট (বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার ইনফারেন্স প্রোভাইডারে ২৮০ টোকেন/সেকেন্ড পর্যন্ত)
- সাশ্রয়ী ক্লাউড API রেট (প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $০.২০ ইনপুট / $০.৭০ আউটপুট)
- লোকাল অফলাইন এআই এবং এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্সের ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- ২০২৩-এর শেষের নলেজ কাটঅফের কারণে সাম্প্রতিক তথ্যের জন্য RAG প্রয়োজন
- তুলনামূলক ছোট সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন সীমা (৪K টোকেন)
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.21 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemma-4-31b | meta-llama/Llama-3.3-70B |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2024-12 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | December 2023 |
| আর্কিটেকচার | Dense open reasoning transformer with native thinking | Dense Autoregressive Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 31B | 70B |
| 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) |
| 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) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 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 |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Llama 3.3 70B?
Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.3 70B is faster, generating 280 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 31B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.3 70B has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Gemma 4 31B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemma 4 31B if your priority is Private enterprise reasoning servers, local software development, and deep research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3.3 70B if your workflow prioritizes Private on-premises deployments, high-throughput text summarization, and fine-tuned domain tasks. 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 4 31B compare to Llama 3.3 70B in API token pricing and cost per token?+
Both Gemma 4 31B and Llama 3.3 70B 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. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Gemma 4 31B or Llama 3.3 70B?+
Gemma 4 31B supports a context window of 262K tokens (~197k words), while Llama 3.3 70B supports 128K tokens (~96k words). Therefore, Gemma 4 31B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemma 4 31B or Llama 3.3 70B?+
Gemma 4 31B scores 68.5% on SWE-bench Verified while Llama 3.3 70B scores 39.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemma 4 31B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemma 4 31B and Llama 3.3 70B?+
Gemma 4 31B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Llama 3.3 70B focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemma 4 31B and Llama 3.3 70B?+
Gemma 4 31B generates approximately 80 tokens per second, while Llama 3.3 70B delivers 280 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 3.3 70B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemma 4 31B and Llama 3.3 70B 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 Llama 3.3 70B, and route deep architectural or complex reasoning queries to Gemma 4 31B. 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
- Command R7B vs Llama 3.3 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V3 vs Llama 3.3 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 31B vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 E2B vs Gemma 4 31B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.3 70B vs GPT-4o mini: 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