GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.8 Flash vs Llama 5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 3.8 Flash vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google का Gemini 3.8 Flash और Meta का Llama 5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemini 3.8 Flash में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.75/$3.75 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 5 में 5M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini 3.8 Flash

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Google का Gemini 3.8 Flash रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 175 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.75/$3.75 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 87/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

74.8%

Meta

Llama 5

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 5 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 5M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 94/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

5M tokens

SWE-bench Verified:

74%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
  • Gemini 3.8 Flash is faster at 175 tok/s vs 65 tok/s.
  • Gemini 3.8 Flash leads on SWE-bench coding (74.8% vs 74.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 3.8 FlashLlama 5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8794
Provider
GoogleMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.75 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.75 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.66 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text5M tokens~7,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
175 tok/s65 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
74.8%74%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
84%84%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.19 / 1M$0.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 3.8 Flash
+0.8% SWE-bench lead
Cost
Llama 5
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.8 Flash
+169% faster generation
Context
Llama 5
5M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Gemini 3.8 FlashLlama 5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

74.8%vs74%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

84%vs84%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.8%vs87%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1480ptsvs1485pts
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs68%
AIME (Advanced Math Competition)

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

89.5%vs88%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

175 tok/s vs65 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
Gemini 3.8 Flash0.39s
Llama 50.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.8 Flash3.25s
Llama 58.54s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini 3.8 Flash Monthly API Bill
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
Llama 5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 5 saves approximately $4.78 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Gemini 3.8 Flash · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.8% · GPQA Diamond 84%)
  • 175 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 390ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.75/$3.75 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
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Llama 5 · Strengths & Key Advantages

  • 5M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
  • 65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (600B+ total (~40-80B )) — 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 3.8 FlashLlama 5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.20$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
44K40K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
21K20K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3.8 FlashLlama 5
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-8-flashmeta-llama/Llama-5
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-092026-04
Knowledge CutoffJune 2026January 2026
ArchitectureLate-2026 optimized sparse multimodal transformerMixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active)
ParametersConfidential600B+ total (~40-80B active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)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 VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext, vision, video, audio
Output Modalitiestexttext

Gemini 3.8 Flash vs Llama 5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.8 Flash or Llama 5?

Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 87 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.8 Flash is faster, generating 175 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.66 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.8 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.39s compared with 0.85s.

Which model has a larger context window?

Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1.05M tokens.

निष्कर्ष

Gemini 3.8 Flash (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 5 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 3.8 Flash तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 5 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemini 3.8 Flash या Llama 5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Gemini 3.8 Flash और Llama 5 में किसका API सस्ता है?+

Gemini 3.8 Flash की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.75 / $3.75 प्रति 1M टोकन है और Llama 5 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Llama 5 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemini 3.8 Flash में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 5 में 5M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 3.8 Flash 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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

स्रोत: Google और Meta आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।