GPT-OSS 20B vs Llama 5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
OpenAI-এর GPT-OSS 20B এবং Meta-এর Llama 5-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 20B
ওপেন রিজনিংওপেন-weight GPT রিজনিং মডেল এর জন্য সেলফ-হোস্টেড এজেন্ট এবং controllable ডিপ্লয়মেন্টসমূহ.
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Llama 5
পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নতিMeta-র ফ্ল্যাগশিপ ওপেন মডেল সম্বলিত নেটিভ এজেন্ট training, recursive self-improvement, এবং 5M টোকেন কনটেক্সট.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 131K tokens).
- GPT-OSS 20B is faster at 160 tok/s vs 65 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 32.5%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 20B | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 94 |
Provider | OpenAI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.50 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55% | 84% |
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 20B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ওপেন-ওয়েটস — run it fully এর ওপর your own হার্ডওয়্যার
- ছোট enough এর জন্য laptop বা একক ভোক্তা GPU
- Cheap এর ওপর hosted providers এবং supports টুল কলিং
- চলে comfortably এর ওপর ভোক্তা হার্ডওয়্যার
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Clearly weaker চেয়ে ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো এর ওপর hard রিজনিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র — no ভিশন বা অডিও ইনপুট
- Needs careful prompt tuning প্রতি reach এর সেরা আউটপুট
Llama 5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 5 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট সহ নেটিভ multi-অডিও/ভিডিও অনুধাবন
- পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নয়ন ট্রেনিং লুপ
- Completely ওপেন-ওয়েটস সহ এন্টারপ্রাইজ বাণিজ্যিক license
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- জটিল MoE সার্ভিং requirements
- ৪B টোকেনাইজারের পরিবর্তনের ফলে পুরনো ফাইন-টিউনিং হার্নেস আপডেট করা প্রয়োজন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-OSS 20B | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 20K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 20B | Llama 5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-oss-20b | meta-llama/Llama-5 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Sparse MoE transformer with reasoning | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| প্যারামিটার স্কেল | 21B (3.6B active MoE) | 600B+ total (~40-80B active) |
| 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 ($0.1/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.01/1M (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) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 13 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 45 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1290 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, video, audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-OSS 20B vs Llama 5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-OSS 20B or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 20B is faster, generating 160 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-OSS 20B has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-OSS 20B (সেলফ-হোস্টেড এজেন্ট, এর ওপর-premise ডিপ্লয়মেন্টসমূহ এবং privacy-sensitive কাজ) এবং Llama 5 (স্বায়ত্তশাসিত ওপেন-সোর্স multi-এজেন্ট systems, গভীর সফটওয়্যার রিফ্যাক্টরিং, এবং ফ্রন্টিয়ার গবেষণা) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
GPT-OSS 20B ও Llama 5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
GPT-OSS 20B costs $0.1/1M input and $0.5/1M output tokens, while Llama 5 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
GPT-OSS 20B supports 131K tokens whereas Llama 5 supports 5M 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