Nex-N2-Pro vs Gemini 4 Argon
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
Nex AGI-এর Nex-N2-Pro 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.
Nex-N2-Pro
ডিপ রিজনিং ইঞ্জিনNex AGI-এর Nex-N2-Pro হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 262K কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.4/$1.6 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 81/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্র
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
262.1K tokens
N/A
Gemini 4 Argon
নেটিভ মাল্টিমোডাল এআইGoogle-এর Gemini 4 Argon হলো টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 115 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 97/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Nex-N2-Pro is 5.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 4 Argon has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 85 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Nex-N2-Pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 97 |
Provider | Nex AGI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.60 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 1000K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 115 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 81.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 81.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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।
Nex-N2-Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 262K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (GPQA Diamond 62% · MMLU-Pro 78%)
- 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 460ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.4/$1.6 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
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Gemini 4 Argon · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 1M আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
- 115 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 850ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2/$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 | Nex-N2-Pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $2.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 75K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 5K | 36K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nex-N2-Pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nex-n2-pro | models/gemini-4-argon |
| API প্রোটোকল | Nex AGI REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-06 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2026 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Mid-Tier Reasoning Foundation Transformer | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.04/1M টোকেন | 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) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | 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 | Cloud-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 ক্লাসিফিকেশন | Nex AGI Production Safety & Alignment Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | 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 |
Nex-N2-Pro vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nex-N2-Pro or Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 81 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nex-N2-Pro is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nex-N2-Pro has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Gemini 4 Argon has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Nex-N2-Pro (জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Gemini 4 Argon (টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Nex-N2-Pro ও Gemini 4 Argon-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Nex-N2-Pro costs $0.4/1M input and $1.6/1M output tokens, while Gemini 4 Argon costs $2/1M input and $10/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Nex-N2-Pro supports 262K 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 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
- Aya Expanse 32B বনাম Llama 3.2 90B Vision: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Command R+: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Qwen 2.5 7B Instruct: 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: Nex AGI & Google Official Documentation