হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Magistral Medium vs Gemini 4 Argon

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
Mistral AIGooglereasoningflagship

Mistral AI-এর Magistral Medium এবং Google-এর Gemini 4 Argon-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:
Mistral AI

Magistral Medium

স্বচ্ছ রিজনার

Mistral-এর বিশেষায়িত রিজনিং ইঞ্জিন engineered সহ inspectable চেইন-অফ-থট, গাণিতিক proof সংশ্লেষণ, এবং deliberate decision trees.

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

Google

Gemini 4 Argon

১M আউটপুট মাল্টিমোডাল কিং

Google DeepMind-এর ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার রিজনিং ইঞ্জিন সম্বলিত 1-মিলিয়ন-টোকেন আউটপুট limits, স্বায়ত্তশাসিত cybersecurity defense, এবং রিয়েল-টাইম অডিও/ভিশন ইনজেশন.

Intelligence Index97 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Magistral Medium is 2.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 4 Argon has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 50 tok/s.
  • Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 45.2%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যMagistral MediumGemini 4 Argon
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5197
Provider
Mistral AIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$1.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.50 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.72 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K1000K
Throughput Speed
Tokens generated per second
50 tok/s115 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
45.2%81.9%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
67.8%81.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.25 / 1M$0.10 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Gemini 4 Argon
+36.7% SWE-bench lead
খরচ
Magistral Medium
2.4x cheaper monthly runtime
স্পিড
Gemini 4 Argon
+130% faster generation
কনটেক্সট
Gemini 4 Argon
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Magistral MediumGemini 4 Argon
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

45.2%vs81.9%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

67.8%vs81.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

82.5%vs90.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1335ptsvs1525pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs18.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

40%vs57.4%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs56.4%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs80.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

76.5%vs94.8%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

80%vs96.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

50 tok/s vs115 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Magistral Medium0.85s
Gemini 4 Argon0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Magistral Medium10.85s
Gemini 4 Argon5.20s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Magistral Medium মাসিক API বিল
$5.03 / month
$1/1M in · $3.5/1M out
Gemini 4 Argon মাসিক API বিল
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
Magistral Medium saves approximately $7.13 / month (59%) under this workload.2.4x Savings

Magistral Medium · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Transparent, auditable internal রিজনিং trace before final সংশ্লেষণ
  • উল্লেখযোগ্য improvements এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক mathematics এবং algorithmic proofs
  • সম্পূর্ণ 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ deliberate টুল planning
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • উচ্চতর টোকেন আউটপুট overhead due প্রতি বর্ধিত রিজনিং traces
  • টেক্সট-শুধুমাত্র ইনপুট ছাড়াই নেটিভ ছবি বা ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ

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।

MetricMagistral MediumGemini 4 Argon
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.65$2.45
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
40K75K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
22K36K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যMagistral MediumGemini 4 Argon
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)magistral-medium-latestmodels/gemini-4-argon
API প্রোটোকলMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ তারিখ2025-032026-09
নলেজ কাটঅফJanuary 2025June 2026
আর্কিটেকচারReinforcement-Learned Reasoning TransformerPathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
প্যারামিটার স্কেলConfidential (~70B)Confidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1/1M)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.25/1M টোকেনইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1/1M, কাস্টম TTL সহ)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনVertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট 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 VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনMistral AI Production Safety & Alignment VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtexttext, vision, audio, video
আউটপুট মডালিটিtexttext

Magistral Medium vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Magistral Medium or Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 51 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Magistral Medium is cheaper at $0.72 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has a larger context window?

Gemini 4 Argon has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Magistral Medium (জটিল audit reports, আইনি clause contradiction বিশ্লেষণ, এবং গাণিতিক লজিক proofs) 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)

Magistral Medium ও Gemini 4 Argon-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Magistral Medium costs $1/1M input and $3.5/1M output tokens, while Gemini 4 Argon costs $2/1M input and $10/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Magistral Medium supports 128K tokens whereas Gemini 4 Argon supports 1M tokens.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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: Mistral AI & Google Official Documentation