Head-to-Head Model Comparison

GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-OSS 120BProfile

DeepSeek V4 ProProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-OSS 120B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

OpenAI का GPT-OSS 120B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.15/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 56/100 इंटेलीजेंस स्कोर

Intelligence Index56 / 100

Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

45.5%

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4 Pro ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.32/$3.96 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 53/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index53 / 100

Input Token:

$1.32 / 1M

Output Token:

$3.96 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GPT-OSS 120B is 7.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek V4 Pro has a larger context window (1M vs 131K tokens).
GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 80 tok/s.
DeepSeek V4 Pro leads on SWE-bench coding (68.5% vs 45.5%).

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

Feature	GPT-OSS 120B	DeepSeek V4 Pro
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	56	53
Provider	OpenAI	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.15 / 1M	$1.32 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.60 / 1M	$3.96 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.10 / 1M	$0.76 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	131.1K tokens~197 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	95 tok/s	80 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	45.5%	68.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	68.5%	81.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.01 / 1M	$0.14 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

DeepSeek V4 Pro

+23.0% SWE-bench lead

Cost

GPT-OSS 120B

7.3x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-OSS 120B

+19% faster generation

Context

DeepSeek V4 Pro

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

GPT-OSS 120BDeepSeek V4 Pro

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

45.5%vs68.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68.5%vs81.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs88.9%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1438pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

9.8%vs15.6%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

30.5%vs46.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

33%vs43%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

58.5%vs70.2%

AIME (Advanced Math Competition)

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

84.5%vs91%

Long-Context Reasoning

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

71%vs90%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs80 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

GPT-OSS 120B0.48s

DeepSeek V4 Pro0.58s

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

GPT-OSS 120B5.74s

DeepSeek V4 Pro6.83s

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)

GPT-OSS 120B Monthly API Bill

$0.79 / month

$0.15/1M in · $0.6/1M out

DeepSeek V4 Pro Monthly API Bill

$5.75 / month

$1.32/1M in · $3.96/1M out

GPT-OSS 120B saves approximately $4.97 / month (86%) under this workload.7.3x Savings

GPT-OSS 120B · Strengths & Key Advantages

131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 45.5% · GPQA Diamond 68.5%)
95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 480ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (117B (5.1B MoE)) — 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

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 81.2%)
80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (MoE (Colossal)) — 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.

Metric	GPT-OSS 120B	DeepSeek V4 Pro
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.14	$0.67
Output Tokens / Task Tokens generated per task	45K	52K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	22K	25K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-OSS 120B	DeepSeek V4 Pro
Official API Model ID (SDK)	gpt-oss-120b	deepseek-reasoner
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-08	2026-08
Knowledge Cutoff	June 2024	May 2026
Architecture	Sparse MoE transformer with reasoning	Next-Gen Sparse MoE with Agent RL Tuning
Parameters	117B (5.1B active MoE)	MoE (Colossal)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.15/1M in) across full 131K window	Flat rate ($1.32/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-OSS 120B or DeepSeek V4 Pro?

GPT-OSS 120B is more intelligent. It scores 56 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-OSS 120B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.76 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-OSS 120B has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.58s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek V4 Pro has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 131.1K tokens.

निष्कर्ष

GPT-OSS 120B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek V4 Pro (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-OSS 120B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-OSS 120B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-OSS 120B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-OSS 120B या DeepSeek V4 Pro में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-OSS 120B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-OSS 120B और DeepSeek V4 Pro में किसका API सस्ता है?+

GPT-OSS 120B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.15 / $0.60 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek V4 Pro की $1.32 / $3.96 है। समग्र लागत में GPT-OSS 120B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-OSS 120B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek V4 Pro में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-OSS 120B 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)

GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-OSS 120B

DeepSeek V4 Pro

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-OSS 120B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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