Llama 3.1 405B vs GPT-4o
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Meta-এর Llama 3.1 405B এবং OpenAI-এর GPT-4o হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Llama 3.1 405B মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে GPT-4o মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $2.50/$10.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Llama 3.1 405B
ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেলMeta-এর Llama 3.1 405B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 50 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 48/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
41.5%
GPT-4o
অডিও ও স্পিচ এআইOpenAI-এর GPT-4o হলো ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 105 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2.5/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 41/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
38.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3.1 405B is 13.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 50 tok/s.
- Llama 3.1 405B leads on SWE-bench coding (41.5% vs 38.8%).
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.1 405B | GPT-4o |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 41 |
Provider | Meta | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $2.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.53 / 1M | $2.38 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 50 tok/s | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.5% | 38.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 53% | 53.6% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $1.25 / 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।
Llama 3.1 405B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
- 50 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 850ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (405B) — 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
GPT-4o · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
- 105 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 410ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2.5/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Llama 3.1 405B | GPT-4o |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.68 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 24K |
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 | Llama 3.1 405B | GPT-4o |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | meta-llama/Llama-3.1-405B | gpt-4o |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2024-07 | 2024-05 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2023 | October 2023 |
| আর্কিটেকচার | World’s Largest Open Foundation Transformer | Omni-Multimodal Dense |
| প্যারামিটার স্কেল | 405B | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2.5/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $1.25/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| 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 | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 251 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 871 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision, audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text, audio |
Llama 3.1 405B vs GPT-4o: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 405B or GPT-4o?
Llama 3.1 405B is more intelligent. It scores 48 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 405B is cheaper at $0.53 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.85s.
চূড়ান্ত মতামত
Llama 3.1 405B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GPT-4o (ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Llama 3.1 405B এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-4o সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Llama 3.1 405B সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Llama 3.1 405B নাকি GPT-4o কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Llama 3.1 405B এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Llama 3.1 405B এবং GPT-4o-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Llama 3.1 405B-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.00 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং GPT-4o-এর মূল্য $2.50 / $10.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Llama 3.1 405B বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Llama 3.1 405B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন এবং GPT-4o মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-4o দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude 3.5 Sonnet বনাম GPT-4o: পূর্ণাঙ্গ এআই কোডিং ও স্পেক্স তুলনাতুলনা
- Claude 3.7 Sonnet বনাম GPT-4o: সম্পূর্ণ ২০২৬ এআই বেঞ্চমার্ক ও মূল্য তুলনাতুলনা
- DeepSeek V3 বনাম GPT-4o: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-4o বনাম Gemini 1.5 Pro: সম্পূর্ণ এআই বেঞ্চমার্ক ও মূল্য তুলনাতুলনা
- GPT-4o বনাম GPT-4 Turbo: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Grok 2 বনাম GPT-4o: 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: Meta ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।