হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Nex-N2-Pro vs Nex-N2-Mini

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

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Nex-N2-Pro vs Nex-N2-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nex AGI-এর Nex-N2-Pro এবং Nex AGI-এর Nex-N2-Mini হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Nex-N2-Pro মডেলে রয়েছে 262.1K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.40/$1.60 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Nex-N2-Mini মডেলে রয়েছে 262.1K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.08/$0.32 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

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।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Nex AGI

Nex-N2-Pro

ডিপ রিজনিং ইঞ্জিন

Nex 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

Intelligence Index81 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$1.60 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Nex AGI

Nex-N2-Mini

ডিপ রিজনিং ইঞ্জিন

Nex AGI-এর Nex-N2-Mini হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 262K কনটেক্সট উইন্ডো, 155 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.08/$0.32 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 75/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.08 / 1M

Output Token:

$0.32 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Nex-N2-Mini is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nex-N2-Mini is faster at 155 tok/s vs 85 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যNex-N2-ProNex-N2-Mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8175
Provider
Nex AGINex AGI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.40 / 1M$0.08 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.60 / 1M$0.32 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.27 / 1M$0.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s155 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
62%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.04 / 1M$0.01 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Nex-N2-Mini
5.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
Nex-N2-Mini
+82% faster generation
কনটেক্সট
Tied
262.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Nex-N2-ProNex-N2-Mini
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

62%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78%vs72%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1320ptsvs1260pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs155 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
Nex-N2-Pro0.46s
Nex-N2-Mini0.27s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nex-N2-Pro6.34s
Nex-N2-Mini3.50s

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)
Nex-N2-Pro মাসিক API বিল
$2.10 / month
$0.4/1M in · $1.6/1M out
Nex-N2-Mini মাসিক API বিল
$0.42 / month
$0.08/1M in · $0.32/1M out
Nex-N2-Mini saves approximately $1.68 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

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

Nex-N2-Mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 262K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1260)
  • 155 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 270ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • $0.08/$0.32 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

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricNex-N2-ProNex-N2-Mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.12$0.02
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
18K12K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
5K1K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যNex-N2-ProNex-N2-Mini
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)nex-n2-pronex-n2-mini
API প্রোটোকলNex AGI REST API (OpenAI-Compatible)Nex AGI REST API (OpenAI-Compatible)
রিলিজ তারিখ2026-062026-06
নলেজ কাটঅফMarch 2026March 2026
আর্কিটেকচারMid-Tier Reasoning Foundation TransformerCompact Budget Reasoning Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M)পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.08/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.04/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.008/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI 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 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 সমর্থিতএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনAPI প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
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 ক্লাসিফিকেশনNex AGI Production Safety & Alignment VerifiedNex AGI Production Safety & Alignment 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
আউটপুট মডালিটিtexttext

Nex-N2-Pro vs Nex-N2-Mini: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Nex-N2-Pro or Nex-N2-Mini?

Nex-N2-Pro is more intelligent. It scores 81 compared with 75 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nex-N2-Mini is faster, generating 155 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nex-N2-Mini is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nex-N2-Mini has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.46s.

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 Nex-N2-Mini (জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Nex-N2-Pro এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Nex-N2-Mini সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Nex-N2-Mini সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Nex-N2-Pro নাকি Nex-N2-Mini কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Nex-N2-Pro এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Nex-N2-Pro এবং Nex-N2-Mini-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Nex-N2-Pro-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.40 / $1.60 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Nex-N2-Mini-এর মূল্য $0.08 / $0.32। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Nex-N2-Mini বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Nex-N2-Pro মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 262.1K টোকেন এবং Nex-N2-Mini মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 262.1K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Nex-N2-Mini দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

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: Nex AGI ও Nex AGI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।