Grok 4.7 vs Llama 5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
xAI-এর Grok 4.7 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.
Grok 4.7
একই মূল্যে আপগ্রেড2.1 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার পাওয়ারহাউস সহ four-টিয়ার adjustable রিজনিং, শীর্ষ আইনি এজেন্ট scores, এবং unchanged $2/$6 মূল্য.
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
500K tokens
77.2%
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 500K tokens).
- Grok 4.7 is faster at 110 tok/s vs 65 tok/s.
- Grok 4.7 leads on SWE-bench coding (77.2% vs 74.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Grok 4.7 | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 94 |
Provider | xAI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.35 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 500K tokens~750 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 77.2% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78.5% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 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।
Grok 4.7 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশাল 2.1T MoE প্যারামিটার স্কেল সহ unchanged base মূল্য ($2 মধ্যে / $6 out প্রতি 1M)
- 4-level রিজনিং effort control সহ শীর্ষ আইনি এজেন্ট score (Harvey আইনি 19.6%)
- উচ্চ biology এবং বৈজ্ঞানিক সংশ্লেষণ পারফরম্যান্স (LatchBio 62.4%)
- শক্তিশালী official CursorBench (46.3) এবং Terminal-Bench (38.0) পারফরম্যান্স
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Independent বেঞ্চমার্ক show কম scores চেয়ে official claims (Terminal-Bench ~26% vs 38%)
- দীর্ঘ-কনটেক্সট queries (>=200K) double effective API মূল্য ($4 মধ্যে / $12 out) জুড়ে entire request
- মাল্টিমোডাল ছবি রিজনিং remains somewhat weaker চেয়ে competing ভিশন flagships
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 | Grok 4.7 | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.68 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 46K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 23K | 20K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Grok 4.7 | Llama 5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | grok-4-7-latest | meta-llama/Llama-5 |
| API প্রোটোকল | xAI REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-09 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | 2.1T Multimodal Sparse MoE | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| প্যারামিটার স্কেল | 2.1T (MoE) | 600B+ total (~40-80B active) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 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 500K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.5/1M টোকেন | 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 | রিয়েল-টাইম ওয়েব ও X (টুইটার) সার্চ গ্রাউন্ডিং + কোড এক্সিকিউশন | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | 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) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| 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) · 372 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1290 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | xAI Production Safety & Alignment Verified | 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, video, audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Grok 4.7 vs Llama 5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Grok 4.7 or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Grok 4.7 is faster, generating 110 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 $1.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Grok 4.7 has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 500K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Grok 4.7 (সাশ্রয়ী second opinions মধ্যে কোডিং এবং আইনি ওয়ার্কফ্লো, এন্টারপ্রাইজ domain টাস্কসমূহ, এবং ভারসাম্যপূর্ণ agentic অটোমেশন) 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)
Grok 4.7 ও Llama 5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Grok 4.7 costs $2/1M input and $6/1M output tokens, while Llama 5 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Grok 4.7 supports 500K 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: xAI & Meta Official Documentation