হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

o3-pro vs Qwen3.8 Max Preview

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

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

OpenAI-এর o3-pro এবং Alibaba-এর Qwen3.8 Max Preview-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:
OpenAI

o3-pro

উচ্চ-প্রচেষ্টার o3

maximum-effort o3 টিয়ার নির্মিত এর জন্য hardest প্রযুক্তিগত questions এবং গভীর বিশ্লেষণ.

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$20.00 / 1M

Output Token:

$80.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

71.5%

Alibaba

Qwen3.8 Max Preview

২.৪T ওপেন ফ্ল্যাগশিপ

Epochal 2.4-ট্রিলিয়ন প্যারামিটার ওপেন-ওয়েটস ফ্ল্যাগশিপ combining 1M কনটেক্সট সহ মাল্টিমোডাল রিজনিং এবং true ফ্রন্টিয়ার এজেন্ট autonomy.

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

75.2%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Qwen3.8 Max Preview is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3.8 Max Preview has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • Qwen3.8 Max Preview is faster at 60 tok/s vs 30 tok/s.
  • Qwen3.8 Max Preview leads on SWE-bench coding (75.2% vs 71.5%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যo3-proQwen3.8 Max Preview
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5893
Provider
OpenAIAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$20.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$80.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$15.50 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
30 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
71.5%75.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
79.5%79.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$5.00 / 1M$0.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Qwen3.8 Max Preview
+3.7% SWE-bench lead
খরচ
Qwen3.8 Max Preview
1.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
Qwen3.8 Max Preview
+100% faster generation
কনটেক্সট
Qwen3.8 Max Preview
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

o3-proQwen3.8 Max Preview
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

71.5%vs75.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

79.5%vs79.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.5%vs89%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1352ptsvs1485pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

13.6%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

47.5%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

45.5%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs77%
AIME (Advanced Math Competition)

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

93%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

80.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

30 tok/s vs60 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
o3-pro5.20s
Qwen3.8 Max Preview0.68s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o3-pro21.87s
Qwen3.8 Max Preview9.01s

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)
o3-pro মাসিক API বিল
$109.50 / month
$20/1M in · $80/1M out
Qwen3.8 Max Preview মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.8 Max Preview saves approximately $109.50 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

o3-pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • অধিক accurate চেয়ে o3 এর ওপর genuinely hard রিজনিং problems
  • Excellent এর জন্য যাচাইযোগ্য, উচ্চ-stakes বিশ্লেষণ
  • সেরা-মধ্যে-family consistency জুড়ে repeated চলে
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Slow এবং roughly ten times মূল্য এর o3
  • নয় এর জন্য নির্মিত ইন্টারঅ্যাক্টিভ, স্বল্প-লেটেন্সি use
  • GPT-5 Pro now প্রদান করে উন্নত সঠিকতা এর জন্য কম

Qwen3.8 Max Preview · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • বিশ্ব-record ওপেন-ওয়েটস মডেল স্কেল (2.4T total সহ 95B সক্রিয় ইনফারেন্স)
  • Chatbot Arena Elo এর 1485 rivaling প্রোপ্রাইটারি ক্লোজড ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো
  • True সার্বভৌম ওপেন মডেল সহ uncompromised weights এবং zero censorship
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Enormous হার্ডওয়্যার ফুটপ্রিন্ট প্রয়োজন হয় এন্টারপ্রাইজ datacenters বা বিশেষায়িত cloud hosting
  • Quantized INT4 weights still require চেয়ে বেশি 600GB এর distributed VRAM

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

Metrico3-proQwen3.8 Max Preview
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$11.68$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
58K35K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
38K15K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যo3-proQwen3.8 Max Preview
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)o3-proqwen3-8-max-preview-instruct
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2025-062026-07
নলেজ কাটঅফJune 2024April 2026
আর্কিটেকচারHigh-effort reasoning transformerColossus-Scale Open Sparse Mixture-of-Experts
প্যারামিটার স্কেলConfidential2.4T total (95B active MoE)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($20/1M)পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)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 স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAGএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1488 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 5160 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

o3-pro vs Qwen3.8 Max Preview: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, o3-pro or Qwen3.8 Max Preview?

Qwen3.8 Max Preview is more intelligent. It scores 93 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.8 Max Preview is faster, generating 60 tokens per second compared with 30 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.8 Max Preview is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $15.50 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.8 Max Preview has lower latency, with a time to first token of 0.68s compared with 5.20s.

Which model has a larger context window?

Qwen3.8 Max Preview has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

o3-pro (Batch এবং মিশন-ক্রিটিক্যাল বিশ্লেষণ rather চেয়ে চ্যাট) এবং Qwen3.8 Max Preview (National গবেষণা centers, সার্বভৌম এন্টারপ্রাইজ clouds, এবং ফ্রন্টিয়ার AI গবেষণা) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

o3-pro ও Qwen3.8 Max Preview-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

o3-pro costs $20/1M input and $80/1M output tokens, while Qwen3.8 Max Preview costs $0/1M input and $0/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

o3-pro supports 200K tokens whereas Qwen3.8 Max Preview 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: OpenAI & Alibaba Official Documentation