GetInfoUs
হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Qwen-Omni Turbo vs GPT-6.1 Sol

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

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

Alibaba-এর Qwen-Omni Turbo এবং OpenAI-এর GPT-6.1 Sol-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
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:
Alibaba

Qwen-Omni Turbo

অমনি মোডাল

রিয়েল-টাইম end-প্রতি-end ভয়েস এবং ভিশন কথোপকথনমূলক AI supporting duplex অডিও স্ট্রিমিং এবং instant ভিজ্যুয়াল গ্রাউন্ডিং.

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

OpenAI

GPT-6.1 Sol

অ্যাস্ট্রা-সমকক্ষ মূল্য

প্রদান করে results close প্রতি GPT-6 Astra -এ roughly one fifth এর মূল্য — latest 2026 রিলিজ.

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.3%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Qwen-Omni Turbo is 7.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-6.1 Sol has a larger context window (1M vs 33K tokens).
  • GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 90 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যQwen-Omni TurboGPT-6.1 Sol
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7494
Provider
AlibabaOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.30 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.20 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.20 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s120 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A82.3%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A80.8%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.10 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Qwen-Omni Turbo
7.7x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-6.1 Sol
+33% faster generation
কনটেক্সট
GPT-6.1 Sol
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Qwen-Omni TurboGPT-6.1 Sol
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs82.3%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs80.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

69%vs89.9%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1235ptsvs1519pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs18.1%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs63.6%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs54.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs79.7%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs93.5%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs91%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs120 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
Qwen-Omni Turbo0.38s
GPT-6.1 Sol1.12s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen-Omni Turbo5.94s
GPT-6.1 Sol5.29s

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)
Qwen-Omni Turbo মাসিক API বিল
$1.57 / month
$0.3/1M in · $1.2/1M out
GPT-6.1 Sol মাসিক API বিল
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
Qwen-Omni Turbo saves approximately $10.58 / month (87%) under this workload.7.7x Savings

Qwen-Omni Turbo · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • নেটিভ সম্পূর্ণ-duplex স্পিচ-প্রতি-স্পিচ interaction ছাড়াই separate TTS পাইপলাইন
  • সাব-400ms ভয়েস response লেটেন্সি এর জন্য natural phone-like conversations
  • Concurrent ভিজ্যুয়াল scene perception এবং vocal dialogue
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 32K টোকেন প্রতি maintain স্বল্প-লেটেন্সি অডিও buffering
  • জটিল কোডিং এবং প্রযুক্তিগত STEM সঠিকতা হয় কম চেয়ে টেক্সট-শুধুমাত্র flagships

GPT-6.1 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Near-Astra results -এ roughly fifth এর খরচ
  • Excellent কোডিং এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট পারফরম্যান্স
  • শক্তিশালী reliability সহ far কম লেটেন্সি চেয়ে Astra
  • Near-ফ্ল্যাগশিপ results -এ roughly fifth এর মূল্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Still marginally behind Astra এর ওপর অত্যন্ত hardest রিজনিং
  • Same মূল্য as GPT-6 Sol, so upgrade decision হয় easy

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricQwen-Omni TurboGPT-6.1 Sol
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.06$2.05
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K62K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K36K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যQwen-Omni TurboGPT-6.1 Sol
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)qwen-omni-turbo-instructgpt-6-1-sol
API প্রোটোকলAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2025-012026-09
নলেজ কাটঅফNovember 2024April 2026
আর্কিটেকচারEnd-to-End Omni-Modal Multimodal TransformerNear-Astra unified reasoning model
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
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 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.3/1M)পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.03/1M টোকেনস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
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 স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনসুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)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)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 মডালিটিtext, vision, audiotext, vision
আউটপুট মডালিটিtext, audiotext

Qwen-Omni Turbo vs GPT-6.1 Sol: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen-Omni Turbo or GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol is more intelligent. It scores 94 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen-Omni Turbo is cheaper at $0.20 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen-Omni Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 1.12s.

Which model has a larger context window?

GPT-6.1 Sol has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 32.8K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Qwen-Omni Turbo (রিয়েল-টাইম ভয়েস গ্রাহক এজেন্ট, ইন্টারঅ্যাক্টিভ tutors, এবং hands-free smart devices) এবং GPT-6.1 Sol (সেরা মূল্য ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য পেশাদার এবং agentic কাজ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Qwen-Omni Turbo ও GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Qwen-Omni Turbo costs $0.3/1M input and $1.2/1M output tokens, while GPT-6.1 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Qwen-Omni Turbo supports 33K tokens whereas GPT-6.1 Sol 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।

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডোএআই বেঞ্চমার্করিজনিং মডেলটুল কলিংমডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

Related reading

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: Alibaba & OpenAI Official Documentation