Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

साझा करें

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

DeepSeek V4.1-FlashProfile

Gemini 4 ArgonProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

DeepSeek

DeepSeek V4.1-Flash

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4.1-Flash प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.3/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 58/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index58 / 100

Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

Google

Gemini 4 Argon

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Google का Gemini 4 Argon टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 115 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 97/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index97 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

एक नज़र में मुख्य अंतर

DeepSeek V4.1-Flash is 7.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 110 tok/s.
Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 74.2%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	DeepSeek V4.1-Flash	Gemini 4 Argon
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	58	97
Provider	DeepSeek	Google
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	$0.18 / 1M	$1.47 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	384K	1000K
Throughput Speed Tokens generated per second	110 tok/s	115 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	74.2%	81.9%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	90.9%	81.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.01 / 1M	$0.10 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Gemini 4 Argon

+7.7% SWE-bench lead

Cost

DeepSeek V4.1-Flash

7.9x cheaper monthly runtime

Speed

Gemini 4 Argon

+5% faster generation

Context

Tied

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek V4.1-FlashGemini 4 Argon

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

74.2%vs81.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

90.9%vs81.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89.5%vs90.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1455ptsvs1525pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

16.8%vs18.9%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

31.2%vs57.4%

SciCode (Scientific Computing)

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

48%vs56.4%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs80.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

92.4%vs94.8%

Long-Context Reasoning

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

93%vs96.4%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs115 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

DeepSeek V4.1-Flash0.46s

Gemini 4 Argon0.85s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

DeepSeek V4.1-Flash5.01s

Gemini 4 Argon5.20s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

DeepSeek V4.1-Flash Monthly API Bill

$1.54 / month

$0.3/1M in · $1.2/1M out

Gemini 4 Argon Monthly API Bill

$12.15 / month

$2/1M in · $10/1M out

DeepSeek V4.1-Flash saves approximately $10.61 / month (87%) under this workload.7.9x Savings

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 384K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (763B total (8B prefill / 16B decode )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 1M आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
115 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$2/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	DeepSeek V4.1-Flash	Gemini 4 Argon
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.27	$2.45
Output Tokens / Task Tokens generated per task	58K	75K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	28K	36K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek V4.1-Flash	Gemini 4 Argon
Official API Model ID (SDK)	deepseek-reasoner	models/gemini-4-argon
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2026-09	2026-09
Knowledge Cutoff	June 2026	June 2026
Architecture	Causal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers)	Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
Parameters	763B total (8B prefill / 16B decode active)	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.3/1M in) across full 1000K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.006/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1640 GB VRAM (Native BF16)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision, audio, video
Output Modalities	text	text

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V4.1-Flash or Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek V4.1-Flash is cheaper at $0.18 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4.1-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.85s.

निष्कर्ष

DeepSeek V4.1-Flash (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini 4 Argon (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 4 Argon जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 4 Argon तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek V4.1-Flash बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek V4.1-Flash या Gemini 4 Argon में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 4 Argon आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek V4.1-Flash और Gemini 4 Argon में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek V4.1-Flash की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.30 / $1.20 प्रति 1M टोकन है और Gemini 4 Argon की $2.00 / $10.00 है। समग्र लागत में DeepSeek V4.1-Flash अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek V4.1-Flash में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini 4 Argon में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 4 Argon तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

DeepSeek V4.1-Flash

Gemini 4 Argon

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

DeepSeek V4.1-Flash vs Gemini 4 Argon: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

Related reading