Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Jamba 1.5 Large by AI21 and Jamba 1.5 Mini by AI21 represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Jamba 1.5 Mini holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Jamba 1.5 Mini is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 256K tokens. In latency-sensitive production environments, Jamba 1.5 Mini leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Jamba 1.5 Large
হাইব্রিড SSMAI21-এর revolutionary hybrid SSM-Transformer combining Mamba state space মডেলগুলো সহ attention layers এর জন্য 256K কনটেক্সট দক্ষতা.
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
256K tokens
41.2%
Jamba 1.5 Mini
উন্মুক্ত এআই মডেলAI21-এর তৈরি Jamba 1.5 Mini মডেল, যা উচ্চগতির ইনফারেন্স ও নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে।
$0.20 / 1M
$0.40 / 1M
256K tokens
35.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Jamba 1.5 Mini is 14.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Jamba 1.5 Mini is faster at 120 tok/s vs 82 tok/s.
- Jamba 1.5 Large leads on SWE-bench coding (41.2% vs 35.8%).
| বৈশিষ্ট্য | Jamba 1.5 Large | Jamba 1.5 Mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 39 |
Provider | AI21 | AI21 |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $8.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.55 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 82 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.2% | 35.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51% | 44.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.05 / 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।
Jamba 1.5 Large · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Innovative Mamba-Transformer আর্কিটেকচার dramatically cuts KV cache মেমোরি scaling
- True 256K দীর্ঘ-কনটেক্সট ইনজেশন সহ শ্রেষ্ঠ গতি চেয়ে বেশি pure attention networks
- ওপেন-ওয়েটস রিলিজ সহ comprehensive এন্টারপ্রাইজ টুল সহায়তা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- বিশাল 398B total প্যারামিটারসমূহ require বিশেষায়িত মাল্টি-নোড ক্লাস্টারসমূহ
- কম community ইকোসিস্টেম familiarity সহ hybrid SSM runtimes
Jamba 1.5 Mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- AI21 দ্বারা অপ্টিমাইজড নির্ভরযোগ্য আর্কিটেকচার ও প্রসেসিং গতি
- স্ট্রাকচার্ড JSON আউটপুট এবং টুল কলিংয়ে মসৃণ কার্যকারিতা
- উচ্চ নির্ভুলতা এবং প্রোডাকশন ওয়ার্কলোডে পরীক্ষিত স্থিতিশীলতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চ ট্রাফিকের জন্য ডেডিকেটেড অবকাঠামো বা এপিআই রেট লিমিট প্রযোজ্য
- বৃহৎ ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণে কনটেক্সট উইন্ডো সীমার প্রতি লক্ষ্য রাখা প্রয়োজন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Jamba 1.5 Large | Jamba 1.5 Mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.48 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Jamba 1.5 Large | Jamba 1.5 Mini |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | jamba-1-5-large | jamba-1-5-mini |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-08 | 2024-08 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2024 | March 2024 |
| আর্কিটেকচার | Hybrid SSM-Transformer (Mamba + Transformer MoE) | Hybrid SSM-Transformer (Mamba + Transformer MoE) |
| প্যারামিটার স্কেল | 398B (94B active) | 52B (12B 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 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | পূর্ণ 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.5/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| 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 | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | 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) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 247 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 856 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 32 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 112 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | 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 |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Jamba 1.5 Large or Jamba 1.5 Mini?
Jamba 1.5 Large is more intelligent. It scores 42 compared with 39 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Jamba 1.5 Mini is faster, generating 120 tokens per second compared with 82 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Jamba 1.5 Mini is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Jamba 1.5 Mini has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.49s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Jamba 1.5 Large if your priority is Enterprise long-context legal analytics, financial filings, and private Mamba hosting. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Jamba 1.5 Mini if your workflow prioritizes Cost-effective long-document processing, customer dialogue logging, and high-speed retrieval. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Jamba 1.5 Large compare to Jamba 1.5 Mini in API token pricing and cost per token?+
Jamba 1.5 Large costs $2.00 per 1M input tokens and $8.00 per 1M output tokens, whereas Jamba 1.5 Mini costs $0.20 input and $0.40 output. Overall, Jamba 1.5 Mini is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Jamba 1.5 Large or Jamba 1.5 Mini?+
Both Jamba 1.5 Large and Jamba 1.5 Mini offer an identical context window of 256K tokens (~192k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Jamba 1.5 Large or Jamba 1.5 Mini?+
Jamba 1.5 Large scores 41.2% on SWE-bench Verified while Jamba 1.5 Mini scores 35.8%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Jamba 1.5 Large holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Jamba 1.5 Large and Jamba 1.5 Mini?+
Jamba 1.5 Large is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Jamba 1.5 Mini focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Jamba 1.5 Large and Jamba 1.5 Mini?+
Jamba 1.5 Large generates approximately 82 tokens per second, while Jamba 1.5 Mini delivers 120 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Jamba 1.5 Mini provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Jamba 1.5 Large and Jamba 1.5 Mini to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Jamba 1.5 Mini to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Jamba 1.5 Large. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Command R+ vs Jamba 1.5 Large: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Command R vs Jamba 1.5 Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- 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
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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs