Gemma 4 E4B vs Hy3 preview
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemma 4 E4B by Google and Hy3 preview by Tencent 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, Hy3 preview provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 E4B 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 E4B
অন-ডিভাইস ৪Bকমপ্যাক্ট 4B ওপেন মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি দ্রুত এর ওপর-device ইনফারেন্স, কোডিং subagents, এবং responsive apps.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Hy3 preview
প্রিভিউEarly preview রিলিজ এর Hy3 রিজনিং আর্কিটেকচার allowing ডেভেলপার প্রতি test next-প্রজন্ম নির্দেশনা following এবং টুল লুপ.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Hy3 preview has a larger context window (262K vs 131K tokens).
- Gemma 4 E4B is faster at 190 tok/s vs 88 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 E4B | Hy3 preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 65 | 79 |
Provider | Tencent | |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 190 tok/s | 88 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
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 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
Hy3 preview · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Early access প্রতি Tencent updated MoE রিজনিং আর্কিটেকচার
- Free ওপেন-ওয়েটস testing এর জন্য এন্টারপ্রাইজ মূল্যায়ন
- ভালো baseline পারফরম্যান্স জুড়ে চীনা এবং English টাস্কসমূহ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Preview build সহ occasional experimental এজ-case variations
- Superseded দ্বারা final প্রোডাকশন Hy3 রিলিজ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemma 4 E4B | Hy3 preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 1K | 3K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 E4B | Hy3 preview |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemma-4-e4b | hy3-preview |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | February 2026 |
| আর্কিটেকচার | Edge-optimized dense open transformer | Preview Open Reasoning MoE Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | E4B (4B) | Confidential / 140B 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) |
| 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) · 87 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 301 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 E4B vs Hy3 preview: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 E4B or Hy3 preview?
Hy3 preview is more intelligent. It scores 79 compared with 65 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 4 E4B is faster, generating 190 tokens per second compared with 88 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemma 4 E4B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.44s.
Which model has a larger context window?
Hy3 preview has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemma 4 E4B if your priority is Edge robotics, laptop coding assistants, and private personal assistants. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Hy3 preview if your workflow prioritizes Early benchmarking, architectural evaluation, and experimental agent testing. 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 E4B compare to Hy3 preview in API token pricing and cost per token?+
Both Gemma 4 E4B and Hy3 preview 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 4 E4B or Hy3 preview?+
Gemma 4 E4B supports a context window of 131K tokens (~98k words), while Hy3 preview supports 262K tokens (~197k words). Therefore, Hy3 preview can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemma 4 E4B or Hy3 preview?+
Gemma 4 E4B scores at the frontier of coding benchmarks, while Hy3 preview scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Gemma 4 E4B provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemma 4 E4B and Hy3 preview?+
Gemma 4 E4B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Hy3 preview provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemma 4 E4B and Hy3 preview?+
Gemma 4 E4B generates approximately 190 tokens per second, while Hy3 preview delivers 88 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 E4B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemma 4 E4B and Hy3 preview 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 4 E4B, and route deep architectural or complex reasoning queries to Gemma 4 E4B. 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 4 E4B vs Gemma 4 E2B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Hy3 vs Hy3 preview: 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
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: 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