Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Llama 5 by Meta and DeepSeek V4 Pro by DeepSeek 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, Llama 5 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 5 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Llama 5 provides an expanded memory horizon with 5,000K tokens. In latency-sensitive production environments, DeepSeek V4 Pro 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।
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%
DeepSeek V4 Pro
এজেন্ট বুস্টOfficial পেশাদার edition এর V4 সম্বলিত 390% jump মধ্যে agentic এক্সিকিউশন সক্ষমতা এবং frugal $0.67 টাস্ক economic খরচ.
$1.32 / 1M
$3.96 / 1M
1M tokens
68.5%
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 1M tokens).
- DeepSeek V4 Pro is faster at 80 tok/s vs 65 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 68.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Llama 5 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 94 | 53 |
Provider | Meta | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $1.32 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $3.96 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.76 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 5M tokens~7,500 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74% | 68.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 81.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.14 / 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 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
DeepSeek V4 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 390% measured leap মধ্যে মাল্টি-টার্ন স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট এক্সিকিউশন stability
- ব্যতিক্রমী টাস্ক economics সহ average $0.67 খরচ প্রতি জটিল benchmark টাস্ক
- সম্পূর্ণ 1M কনটেক্সট ইনপুট এবং 128K maximum আউটপুট টোকেন প্রজন্ম
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Succeeded মধ্যে raw architectural innovation দ্বারা V4.1-Flash causal encoder-decoder design
- Pure টেক্সট focus ছাড়াই নেটিভ উচ্চ-রেজোলিউশন ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Llama 5 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.67 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 52K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 25K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 5 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | meta-llama/Llama-5 | deepseek-reasoner |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-08 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | May 2026 |
| আর্কিটেকচার | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) | Next-Gen Sparse MoE with Agent RL Tuning |
| প্যারামিটার স্কেল | 600B+ total (~40-80B active) | MoE (Colossal) |
| 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.32/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.14/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1290 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 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, vision, video, audio | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 5 or DeepSeek V4 Pro?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 53 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
DeepSeek V4 Pro is faster, generating 80 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 $0.76 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek V4 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Llama 5 if your priority is Autonomous open-source multi-agent systems, deep software refactoring, and frontier research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek V4 Pro if your workflow prioritizes Autonomous agent swarms, continuous code refactoring pipelines, and enterprise automation. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Llama 5 compare to DeepSeek V4 Pro in API token pricing and cost per token?+
Llama 5 costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas DeepSeek V4 Pro costs $1.32 input and $3.96 output. Overall, Llama 5 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: Llama 5 or DeepSeek V4 Pro?+
Llama 5 supports a context window of 5,000K tokens (~3,750k words), while DeepSeek V4 Pro supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, Llama 5 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Llama 5 or DeepSeek V4 Pro?+
Llama 5 scores 74% on SWE-bench Verified while DeepSeek V4 Pro scores 68.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Llama 5 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Llama 5 and DeepSeek V4 Pro?+
Llama 5 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, DeepSeek V4 Pro provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Llama 5 and DeepSeek V4 Pro?+
Llama 5 generates approximately 65 tokens per second, while DeepSeek V4 Pro delivers 80 tokens per second. In latency-sensitive production environments, DeepSeek V4 Pro provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Llama 5 and DeepSeek V4 Pro to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 5 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to DeepSeek V4 Pro. 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
- Claude Sonnet 5.5 vs DeepSeek V4 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 3.8 Flash vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-OSS 120B vs Llama 5: 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