GPT-OSS 120B vs Kimi K3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
OpenAI-এর GPT-OSS 120B এবং Moonshot AI-এর Kimi K3-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-OSS 120B
ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেলOpenAI-এর GPT-OSS 120B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 131K কনটেক্সট উইন্ডো, 95 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.15/$0.6 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 56/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
45.5%
Kimi K3
ওপেন-ওয়েটস রিজনিং মডেলMoonshot AI-এর Kimi K3 হলো ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 58 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 93/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Kimi K3 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Kimi K3 has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 58 tok/s.
- Kimi K3 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 45.5%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 120B | Kimi K3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 93 |
Provider | OpenAI | Moonshot AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 131K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 58 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45.5% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 68.5% | 79% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 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-OSS 120B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 131K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 45.5% · GPQA Diamond 68.5%)
- 95 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 480ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (117B (5.1B MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Kimi K3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 131K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
- 58 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 720ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (2.8T total (MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- 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 | GPT-OSS 120B | Kimi K3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.14 | $2.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 120B | Kimi K3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-oss-120b | kimi-k3 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2026-07 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | March 2026 |
| আর্কিটেকচার | Sparse MoE transformer with reasoning | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | 117B (5.1B active MoE) | 2.8T total (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 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.15/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.015/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | 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) | 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) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 252 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1736 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 6020 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) | 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 | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-OSS 120B vs Kimi K3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-OSS 120B or Kimi K3?
Kimi K3 is more intelligent. It scores 93 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Kimi K3 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-OSS 120B has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.72s.
Which model has a larger context window?
Kimi K3 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-OSS 120B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Kimi K3 (ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
GPT-OSS 120B ও Kimi K3-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
GPT-OSS 120B costs $0.15/1M input and $0.6/1M output tokens, while Kimi K3 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
GPT-OSS 120B supports 131K tokens whereas Kimi K3 supports 1.0M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- 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
- Aya Expanse 8B বনাম Command R+: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Qwen 2.5 7B Instruct: 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: OpenAI & Moonshot AI Official Documentation