Llama 3.3 70B vs Gemini 4 Argon
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
Meta-এর Llama 3.3 70B এবং Google-এর Gemini 4 Argon-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.
Llama 3.3 70B
ওপেন-ওয়েটস টাইটানমেটার ফ্ল্যাগশিপ ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল যা পূর্ববর্তী ৪০৫B মডেলের সমকক্ষ পারফরম্যান্স প্রদান করে অনেক কম কম্পিউট ও হোস্টিং খরচে।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
39.5%
Gemini 4 Argon
১M আউটপুট মাল্টিমোডাল কিংGoogle DeepMind-এর ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার রিজনিং ইঞ্জিন সম্বলিত 1-মিলিয়ন-টোকেন আউটপুট limits, স্বায়ত্তশাসিত cybersecurity defense, এবং রিয়েল-টাইম অডিও/ভিশন ইনজেশন.
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3.3 70B is 81.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 4 Argon has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 115 tok/s.
- Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 39.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.3 70B | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 97 |
Provider | Meta | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $2.00 / 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 | $0.07 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 1000K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 280 tok/s | 115 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 39.5% | 81.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.9% | 81.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.10 / 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 3.3 70B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ১০০% ওপেন-ওয়েটস যা সম্পূর্ণ ডেটা সার্বভৌমত্ব, নিজস্ব হোস্টিং এবং ফাইন-টিউনিং নিশ্চিত করে
- বিদ্যুৎগতির থ্রুপুট (বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার ইনফারেন্স প্রোভাইডারে ২৮০ টোকেন/সেকেন্ড পর্যন্ত)
- সাশ্রয়ী ক্লাউড API রেট (প্রতি মিলিয়ন টোকেনে $০.২০ ইনপুট / $০.৭০ আউটপুট)
- লোকাল অফলাইন এআই এবং এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্সের ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- ২০২৩-এর শেষের নলেজ কাটঅফের কারণে সাম্প্রতিক তথ্যের জন্য RAG প্রয়োজন
- তুলনামূলক ছোট সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন সীমা (৪K টোকেন)
Gemini 4 Argon · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Groundbreaking 1,000,000 টোকেন maximum আউটপুট প্রজন্ম সক্ষমতা via দীর্ঘ Decode Continuation
- 1M-টোকেন ইনপুট window সহ 99.7% GraphWalks recall (84.2% মধ্যে 256K-1M range)
- নেটিভ প্রক্রিয়াকরণ এর সম্পূর্ণ অডিও, ভিডিও streams, এবং ভিজ্যুয়াল ডেটা (91.7% এর ওপর LVBench)
- Half টোকেন মূল্য এর Anthropic-এর Opus 5.5 এবং #1 এর ওপর Chatbot Arena (1525 Elo)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- বিশাল টোকেন outputs পারে incur উচ্চ absolute খরচসমূহ if unconstrained (~62K আউটপুট টোকেন প্রতি index টাস্ক)
- $2/$10 মূল্য হয় introductory 50% discount; মানদণ্ড rates revert প্রতি $4/$20 once promotion ends
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Llama 3.3 70B | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.21 | $2.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 75K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 36K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.3 70B | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | meta-llama/Llama-3.3-70B | models/gemini-4-argon |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2024-12 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2023 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Dense Autoregressive Transformer | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | 70B | 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| 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 | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| 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) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 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) | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, video |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Llama 3.3 70B vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.3 70B or Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.3 70B is faster, generating 280 tokens per second compared with 115 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.3 70B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.3 70B has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Gemini 4 Argon has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Llama 3.3 70B (প্রাইভেট অন-প্রেমিসেস ডেপ্লয়মেন্ট, উচ্চ-থ্রুপুট টেক্সট সামারাইজেশন এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট ফাইন-টিউনিং) এবং Gemini 4 Argon (Whole-রিপোজিটরি কোড জেনারেশন, সম্পূর্ণ-book সংশ্লেষণ, ভিডিও অনুধাবন, এবং multi-hour অডিও প্রক্রিয়াকরণ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Llama 3.3 70B ও Gemini 4 Argon-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Llama 3.3 70B costs $0/1M input and $0/1M output tokens, while Gemini 4 Argon costs $2/1M input and $10/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Llama 3.3 70B supports 128K tokens whereas Gemini 4 Argon supports 1M 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: Meta & Google Official Documentation