Mixtral 8x22B vs Llama 3 (70B)
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Mistral AI-এর Mixtral 8x22B এবং Meta-এর Llama 3 (70B) হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Mixtral 8x22B মডেলে রয়েছে 65.5K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $1.20/$1.20 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Llama 3 (70B) মডেলে রয়েছে 8.2K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.35/$0.80 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।
Mixtral 8x22B
ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেলMistral AI-এর Mixtral 8x22B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 66K কনটেক্সট উইন্ডো, 55 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.2/$1.2 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 44/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্
$1.20 / 1M
$1.20 / 1M
65.5K tokens
36%
Llama 3 (70B)
ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেলMeta-এর Llama 3 (70B) হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 8K কনটেক্সট উইন্ডো, 110 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.35/$0.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 42/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$0.35 / 1M
$0.80 / 1M
8.2K tokens
24%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3 (70B) is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mixtral 8x22B has a larger context window (66K vs 8K tokens).
- Llama 3 (70B) is faster at 110 tok/s vs 55 tok/s.
- Mixtral 8x22B leads on SWE-bench coding (36.0% vs 24.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 42 |
Provider | Mistral AI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $1.20 / 1M | $0.35 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.78 / 1M | $0.21 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 65.5K tokens~98 A4 pages of text | 8.2K tokens~12 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 55 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 36% | 24% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51.2% | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.60 / 1M | $0.09 / 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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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।
Mixtral 8x22B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 66K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 51.2%)
- 55 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 700ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (141B total (39B MoE)) — 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
Llama 3 (70B) · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 8K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 4K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 46%)
- 110 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 420ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (70B) — 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
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.45 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 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 | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | mixtral-8x22b-latest | meta-llama/Llama-3-(70B) |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-04 | 2024-04 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2024 | March 2024 |
| আর্কিটেকচার | Sparse Mixture-of-Experts (8x22B) | GQA High-Capacity Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 141B total (39B active MoE) | 70B |
| 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 66K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.2/1M) | পূর্ণ 8K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.6/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.0875/1M 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) · 87 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 303 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 | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Mixtral 8x22B vs Llama 3 (70B): সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Mixtral 8x22B or Llama 3 (70B)?
Mixtral 8x22B is more intelligent. It scores 44 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3 (70B) is faster, generating 110 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3 (70B) is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $0.78 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3 (70B) has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.70s.
Which model has a larger context window?
Mixtral 8x22B has a larger context window, supporting 65.5K tokens compared with 8.2K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Mixtral 8x22B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Llama 3 (70B) (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Mixtral 8x22B এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Llama 3 (70B) সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Llama 3 (70B) সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Mixtral 8x22B নাকি Llama 3 (70B) কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Mixtral 8x22B এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Mixtral 8x22B এবং Llama 3 (70B)-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Mixtral 8x22B-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $1.20 / $1.20 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Llama 3 (70B)-এর মূল্য $0.35 / $0.80। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Llama 3 (70B) বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Mixtral 8x22B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 65.5K টোকেন এবং Llama 3 (70B) মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 8.2K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Llama 3 (70B) দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Llama 3 (8B) বনাম Llama 3 (70B): বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Mistral NeMo বনাম Mixtral 8x22B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Mixtral 8x22B বনাম Mixtral 8x7B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: 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: Mistral AI ও Meta অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।