GLM-5V-Turbo vs Hunyuan Large V2
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Zhipu AI-এর GLM-5V-Turbo এবং Tencent-এর Hunyuan Large V2 হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GLM-5V-Turbo মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.90/$2.70 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Hunyuan Large V2 মডেলে রয়েছে 512K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.70/$2.80 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GLM-5V-Turbo
নেটিভ মাল্টিমোডাল এআইZhipu AI-এর GLM-5V-Turbo হলো টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.9/$2.7 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 85/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান ক
$0.90 / 1M
$2.70 / 1M
200K tokens
N/A
Hunyuan Large V2
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলTencent-এর Hunyuan Large V2 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 512K কনটেক্সট উইন্ডো, 80 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.7/$2.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 85/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প
$0.70 / 1M
$2.80 / 1M
512K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Hunyuan Large V2 is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Hunyuan Large V2 has a larger context window (512K vs 200K tokens).
- GLM-5V-Turbo is faster at 85 tok/s vs 80 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | GLM-5V-Turbo | Hunyuan Large V2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 85 |
Provider | Zhipu AI | Tencent |
Input Price Cost per million input tokens | $0.90 / 1M | $0.70 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.70 / 1M | $2.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.51 / 1M | $0.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 512K tokens~768 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64% | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.09 / 1M | $0.07 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
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।
GLM-5V-Turbo · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 81%)
- 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 490ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.9/$2.7 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Hunyuan Large V2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 512K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (GPQA Diamond 66% · MMLU-Pro 82.5%)
- 80 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 480ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.7/$2.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- 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 | GLM-5V-Turbo | Hunyuan Large V2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 7K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GLM-5V-Turbo | Hunyuan Large V2 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | glm-5v-turbo | hunyuan-large-v2 |
| API প্রোটোকল | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) | Tencent REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-05 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | February 2026 |
| আর্কিটেকচার | Frontier Commercial Vision-Language Transformer | High-Scale Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 500B total (30B active MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.9/1M) | পূর্ণ 512K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.7/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.09/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.07/1M টোকেন |
| 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 | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified | Tencent Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GLM-5V-Turbo vs Hunyuan Large V2: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which model is faster?
GLM-5V-Turbo is faster, generating 85 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Hunyuan Large V2 is cheaper at $0.47 per 1M tokens blended, compared with $0.51 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Hunyuan Large V2 has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.49s.
Which model has a larger context window?
Hunyuan Large V2 has a larger context window, supporting 512K tokens compared with 200K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
GLM-5V-Turbo (টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Hunyuan Large V2 (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GLM-5V-Turbo এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GLM-5V-Turbo সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Hunyuan Large V2 সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GLM-5V-Turbo নাকি Hunyuan Large V2 কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GLM-5V-Turbo এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
GLM-5V-Turbo এবং Hunyuan Large V2-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
GLM-5V-Turbo-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.90 / $2.70 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Hunyuan Large V2-এর মূল্য $0.70 / $2.80। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Hunyuan Large V2 বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
GLM-5V-Turbo মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন এবং Hunyuan Large V2 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 512K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GLM-5V-Turbo দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GLM-5V-Turbo বনাম GLM-5-Turbo: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Hunyuan Large V2 বনাম Claude Opus 4.8: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 32B বনাম Llama 3.2 90B Vision: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Zhipu AI ও Tencent অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।