হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemma 4 E4B vs GPT-6 Astra

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
GoogleOpenAIopen-sourceflagship

Google-এর Gemma 4 E4B এবং OpenAI-এর GPT-6 Astra-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

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

Gemma 4 E4B

অন-ডিভাইস ৪B

কমপ্যাক্ট 4B ওপেন মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি দ্রুত এর ওপর-device ইনফারেন্স, কোডিং subagents, এবং responsive apps.

Intelligence Index65 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

OpenAI

GPT-6 Astra

স্বায়ত্তশাসিত OS এজেন্ট

OpenAI-এর late-2026 ফ্ল্যাগশিপ ফাউন্ডেশন মডেল সম্বলিত নেটিভ কম্পিউটার-ইউজ এজেন্ট, dynamic UI orchestration, এবং গভীর STEM রিজনিং.

Intelligence Index96 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$50.00 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

82.4%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Gemma 4 E4B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-6 Astra has a larger context window (272K vs 131K tokens).
  • Gemma 4 E4B is faster at 190 tok/s vs 100 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGemma 4 E4BGPT-6 Astra
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6596
Provider
GoogleOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$10.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$50.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$7.70 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text272K tokens~408 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
190 tok/s100 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A82.4%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A80.9%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$1.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Gemma 4 E4B
1.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
Gemma 4 E4B
+90% faster generation
কনটেক্সট
GPT-6 Astra
272K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemma 4 E4BGPT-6 Astra
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs82.4%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs80.9%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs89.9%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1320ptsvs1520pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs18.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs63.8%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs54.9%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs79.8%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs93.6%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs91.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

190 tok/s vs100 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
GPT-6 Astra0.95s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemma 4 E4B2.85s
GPT-6 Astra5.95s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemma 4 E4B মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GPT-6 Astra মাসিক API বিল
$61.50 / month
$10/1M in · $50/1M out
Gemma 4 E4B saves approximately $61.50 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Gemma 4 E4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • লাইটওয়েট মেমোরি ফুটপ্রিন্ট (আওতায় 5GB quantized)
  • চলে smoothly এর ওপর laptops এবং mobile devices
  • 128K কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Narrower বিশ্ব knowledge breadth চেয়ে 31B
  • Simplified চেইন-অফ-থট গভীরতা

GPT-6 Astra · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Flawless OS-level navigation এবং কম্পিউটার-ইউজ অটোমেশন
  • Seamless রিয়েল-টাইম মাল্টিমোডাল ভয়েস এবং ভিশন interactivity
  • Dynamic চেইন-অফ-থট যা self-adjusts গভীরতা based এর ওপর query difficulty
  • বিশাল 1M কনটেক্সট উইন্ডো সহ instant prefix caching
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Strict সুরক্ষা filters পারে occasionally throttle জটিল penetration testing prompts
  • Slightly উচ্চতর রিজনিং লেটেন্সি এর ওপর উচ্চ-effort গণিত queries

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricGemma 4 E4BGPT-6 Astra
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$2.15
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
4K58K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K32K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGemma 4 E4BGPT-6 Astra
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)models/gemma-4-e4bgpt-6-astra
API প্রোটোকলGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2026-042026-09
নলেজ কাটঅফJanuary 2026June 2026
আর্কিটেকচারEdge-optimized dense open transformerOmni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoT
প্যারামিটার স্কেলE4B (4B)Confidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)পূর্ণ 272K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($10/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLvLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 9 GB VRAM (নেটিভ BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্টSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision, audio
আউটপুট মডালিটিtexttext, audio

Gemma 4 E4B vs GPT-6 Astra: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 4 E4B or GPT-6 Astra?

GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 65 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 4 E4B is faster, generating 190 tokens per second compared with 100 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemma 4 E4B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemma 4 E4B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.95s.

Which model has a larger context window?

GPT-6 Astra has a larger context window, supporting 272K tokens compared with 131.1K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Gemma 4 E4B (এজ robotics, laptop কোডিং সহকারী, এবং ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত personal সহকারী) এবং GPT-6 Astra (স্বায়ত্তশাসিত browser/computer ওয়ার্কফ্লো, রিয়েল-টাইম ভয়েস এজেন্ট, এবং উচ্চ-difficulty গাণিতিক রিজনিং) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Gemma 4 E4B ও GPT-6 Astra-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Gemma 4 E4B costs $0/1M input and $0/1M output tokens, while GPT-6 Astra costs $10/1M input and $50/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Gemma 4 E4B supports 131K tokens whereas GPT-6 Astra supports 272K 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।

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: Google & OpenAI Official Documentation