হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-6.1 Sol vs Aya Expanse 32B

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

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

OpenAI-এর GPT-6.1 Sol এবং Cohere-এর Aya Expanse 32B-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:
OpenAI

GPT-6.1 Sol

অ্যাস্ট্রা-সমকক্ষ মূল্য

প্রদান করে results close প্রতি GPT-6 Astra -এ roughly one fifth এর মূল্য — latest 2026 রিলিজ.

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.3%

Cohere

Aya Expanse 32B

বহুভাষিক ৩২B

উচ্চ-সক্ষমতা 32B বহুভাষিক মডেল প্রদানকারী শ্রেষ্ঠ পারফরম্যান্স জুড়ে 23 বৈশ্বিক ভাষাসমূহ সহ rich সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ এবং 128K কনটেক্সট.

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

33.5%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Aya Expanse 32B is 13.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-6.1 Sol has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 85 tok/s.
  • GPT-6.1 Sol leads on SWE-bench coding (82.3% vs 33.5%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGPT-6.1 SolAya Expanse 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9444
Provider
OpenAICohere
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$0.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.47 / 1M$0.14 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
120 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
82.3%33.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
80.8%50%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.10 / 1M$0.06 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
GPT-6.1 Sol
+48.8% SWE-bench lead
খরচ
Aya Expanse 32B
13.3x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-6.1 Sol
+41% faster generation
কনটেক্সট
GPT-6.1 Sol
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-6.1 SolAya Expanse 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

82.3%vs33.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

80.8%vs50%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89.9%vs73%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1519ptsvs1265pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

18.1%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

63.6%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

54.8%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

79.7%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

93.5%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

91%vs72%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

120 tok/s vs85 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
GPT-6.1 Sol1.12s
Aya Expanse 32B0.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-6.1 Sol5.29s
Aya Expanse 32B6.32s

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)
GPT-6.1 Sol মাসিক API বিল
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
Aya Expanse 32B মাসিক API বিল
$0.92 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
Aya Expanse 32B saves approximately $11.23 / month (92%) under this workload.13.3x Savings

GPT-6.1 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Near-Astra results -এ roughly fifth এর খরচ
  • Excellent কোডিং এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট পারফরম্যান্স
  • শক্তিশালী reliability সহ far কম লেটেন্সি চেয়ে Astra
  • Near-ফ্ল্যাগশিপ results -এ roughly fifth এর মূল্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Still marginally behind Astra এর ওপর অত্যন্ত hardest রিজনিং
  • Same মূল্য as GPT-6 Sol, so upgrade decision হয় easy

Aya Expanse 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Substantially উচ্চতর রিজনিং এবং factual সঠিকতা মধ্যে non-English ভাষাসমূহ
  • Generous 128K কনটেক্সট উইন্ডো এর জন্য দীর্ঘ বহুভাষিক নথি অনুবাদ
  • ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive license এর জন্য বৈশ্বিক researchers এবং enterprises
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Slightly কম কোডিং বেঞ্চমার্ক চেয়ে English-centric 32B peers
  • প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য GPU VRAM এর জন্য মাল্টি-টার্ন লোকাল সার্ভিং

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricGPT-6.1 SolAya Expanse 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.05$0.18
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
62K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
36K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGPT-6.1 SolAya Expanse 32B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)gpt-6-1-solaya-expanse-32b
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2026-092024-10
নলেজ কাটঅফApril 2026August 2024
আর্কিটেকচারNear-Astra unified reasoning modelHigh-Capacity Multilingual Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidential32B
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M)পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
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 স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAGএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext
আউটপুট মডালিটিtexttext

GPT-6.1 Sol vs Aya Expanse 32B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-6.1 Sol or Aya Expanse 32B?

GPT-6.1 Sol is more intelligent. It scores 94 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Aya Expanse 32B is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Aya Expanse 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 1.12s.

Which model has a larger context window?

GPT-6.1 Sol has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

GPT-6.1 Sol (সেরা মূল্য ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য পেশাদার এবং agentic কাজ) এবং Aya Expanse 32B (বৈশ্বিক এন্টারপ্রাইজ communications, international আইনি অনুবাদ, এবং একাডেমিক গবেষণা) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

GPT-6.1 Sol ও Aya Expanse 32B-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

GPT-6.1 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens, while Aya Expanse 32B costs $0.25/1M input and $0.5/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

GPT-6.1 Sol supports 1M tokens whereas Aya Expanse 32B supports 128K 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: OpenAI & Cohere Official Documentation