হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B

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 E4Bপ্রোফাইল

Gemma 4 E2Bপ্রোফাইল

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:

৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

জনপ্রিয় তুলনা:

Google

Gemma 4 E4B

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

Google-এর Gemma 4 E4B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 131K কনটেক্সট উইন্ডো, 190 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 65/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা

Intelligence Index65 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemma 4 E2B

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

Google-এর Gemma 4 E2B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 131K কনটেক্সট উইন্ডো, 260 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 55/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা

Intelligence Index55 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
Gemma 4 E2B is faster at 260 tok/s vs 190 tok/s.

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →

বৈশিষ্ট্য	Gemma 4 E4B	Gemma 4 E2B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	65	55
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	131.1K tokens~197 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	190 tok/s	260 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	N/A

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক

কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ

Tied

Identical monthly runtime cost

স্পিড

Gemma 4 E2B

+37% faster generation

কনটেক্সট

Tied

131.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemma 4 E4BGemma 4 E2B

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs67.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1320ptsvs1260pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

190 tok/s vs260 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 E4B0.22s

Gemma 4 E2B0.18s

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

Gemma 4 E4B2.85s

Gemma 4 E2B2.10s

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 E4B মাসিক API বিল

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Gemma 4 E2B 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 E4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

131K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1320)
190 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 220ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (E4B (4B)) — 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 E2B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

131K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 67.2% · Arena Elo 1260)
260 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 180ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (E2B (2B)) — 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 E4B	Gemma 4 E2B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	4K	2K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	1K	1K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 4 E4B or Gemma 4 E2B?

Gemma 4 E4B is more intelligent. It scores 65 compared with 55 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 4 E2B is faster, generating 260 tokens per second compared with 190 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 4 E2B has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.22s.

চূড়ান্ত মতামত

Gemma 4 E4B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Gemma 4 E2B (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 E4B এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Gemma 4 E2B সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Gemma 4 E4B সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Gemma 4 E4B নাকি Gemma 4 E2B কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Gemma 4 E4B এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Gemma 4 E4B এবং Gemma 4 E2B-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Gemma 4 E4B-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.00 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Gemma 4 E2B-এর মূল্য $0.00 / $0.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Gemma 4 E4B বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Gemma 4 E4B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 131.1K টোকেন এবং Gemma 4 E2B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 131.1K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Gemma 4 E2B 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 E4B	Gemma 4 E2B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)	models/gemma-4-e4b	models/gemma-4-e2b
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	Edge-optimized dense open transformer	Ultra-compact edge transformer
প্যারামিটার স্কেল	E4B (4B)	E2B (2B)
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) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 9 GB VRAM (নেটিভ BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 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 E4B vs Gemma 4 E2B

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

Gemma 4 E4B

Gemma 4 E2B

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

Gemma 4 E4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

Gemma 4 E2B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

চূড়ান্ত মতামত

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Related reading