GPT-6.1 Sol vs Llama 4 Behemoth
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
OpenAI-এর GPT-6.1 Sol এবং Meta-এর Llama 4 Behemoth-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
GPT-6.1 Sol
অ্যাস্ট্রা-সমকক্ষ মূল্যপ্রদান করে results close প্রতি GPT-6 Astra -এ roughly one fifth এর মূল্য — latest 2026 রিলিজ.
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.3%
Llama 4 Behemoth
২T ওপেন জায়ান্টMeta-র gargantuan 2-ট্রিলিয়ন প্যারামিটার ওপেন মডেল pushing ফ্রন্টিয়ার এর ওপেন-weight সক্ষমতা এবং 10M কনটেক্সট.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
10M tokens
75%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 4 Behemoth is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 4 Behemoth has a larger context window (10M vs 1M tokens).
- GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 45 tok/s.
- GPT-6.1 Sol leads on SWE-bench coding (82.3% vs 75.0%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-6.1 Sol | Llama 4 Behemoth |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 94 | 93 |
Provider | OpenAI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.47 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 10M tokens~15,000 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 82.3% | 75% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80.8% | 82% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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।
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
Llama 4 Behemoth · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অপ্রতিদ্বন্দ্বী 2T প্যারামিটার ওপেন সক্ষমতা
- Staggering ~10 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট horizon
- অত্যাধুনিক কোডিং এবং রিজনিং scores
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Demands উচ্চ-end datacenter মাল্টি-নোড GPU ক্লাস্টারসমূহ (8x H100 minimum)
- Slow ইনফারেন্স থ্রুপুট এর তুলনায় smaller মডেলগুলো
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-6.1 Sol | Llama 4 Behemoth |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.05 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 15K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-6.1 Sol | Llama 4 Behemoth |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-6-1-sol | meta-llama/Llama-4-Behemoth |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-09 | 2026-05 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | February 2026 |
| আর্কিটেকচার | Near-Astra unified reasoning model | Colossal sparse MoE architecture (288B active / 2T total, 16-of-2 MoE) |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 2T total / 288B active (16-of-2 MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | Unlimited (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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | এক্সটার্নাল 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 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 | Cloud-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) · 1240 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4300 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-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 সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-6.1 Sol vs Llama 4 Behemoth: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-6.1 Sol or Llama 4 Behemoth?
GPT-6.1 Sol is more intelligent. It scores 94 compared with 93 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 4 Behemoth is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-6.1 Sol has lower latency, with a time to first token of 1.12s compared with 1.20s.
Which model has a larger context window?
Llama 4 Behemoth has a larger context window, supporting 10M tokens compared with 1M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-6.1 Sol (সেরা মূল্য ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য পেশাদার এবং agentic কাজ) এবং Llama 4 Behemoth (National laboratories, বৃহৎ এন্টারপ্রাইজ AI ক্লাস্টারসমূহ, এবং extreme বৈজ্ঞানিক modeling) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
GPT-6.1 Sol ও Llama 4 Behemoth-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
GPT-6.1 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens, while Llama 4 Behemoth costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
GPT-6.1 Sol supports 1M tokens whereas Llama 4 Behemoth supports 10M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- 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
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 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: OpenAI & Meta Official Documentation