Head-to-Head Model Comparison

Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Jamba 1.5 LargeProfile

Jamba 1.5 MiniProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

AI21

Jamba 1.5 Large

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

AI21 का Jamba 1.5 Large प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 82 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 42/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रद

Intelligence Index42 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

41.2%

AI21

Jamba 1.5 Mini

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

AI21 का Jamba 1.5 Mini रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 120 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 39/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index39 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

35.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Jamba 1.5 Mini is 14.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Jamba 1.5 Mini is faster at 120 tok/s vs 82 tok/s.
Jamba 1.5 Large leads on SWE-bench coding (41.2% vs 35.8%).

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

Feature	Jamba 1.5 Large	Jamba 1.5 Mini
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	42	39
Provider	AI21	AI21
Input Price Cost per million input tokens	$2.00 / 1M	$0.20 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$8.00 / 1M	$0.40 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.55 / 1M	$0.11 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	256K tokens~384 A4 pages of text	256K tokens~384 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	4K
Throughput Speed Tokens generated per second	82 tok/s	120 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	41.2%	35.8%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	51%	44.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.50 / 1M	$0.05 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Jamba 1.5 Large

+5.4% SWE-bench lead

Cost

Jamba 1.5 Mini

14.9x cheaper monthly runtime

Speed

Jamba 1.5 Mini

+46% faster generation

Context

Tied

256K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Jamba 1.5 LargeJamba 1.5 Mini

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

41.2%vs35.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

51%vs44.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

70.2%vs64%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1275ptsvs1242pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

6.9%vs4.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

26.5%vs21.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

27.2%vs22.8%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

45%vs37.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

54%vs45%

Long-Context Reasoning

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

75%vs72%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

82 tok/s vs120 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

Jamba 1.5 Large0.49s

Jamba 1.5 Mini0.34s

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

Jamba 1.5 Large6.59s

Jamba 1.5 Mini4.51s

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)

Jamba 1.5 Large Monthly API Bill

$10.95 / month

$2/1M in · $8/1M out

Jamba 1.5 Mini Monthly API Bill

$0.74 / month

$0.2/1M in · $0.4/1M out

Jamba 1.5 Mini saves approximately $10.21 / month (93%) under this workload.14.9x Savings

Jamba 1.5 Large · Strengths & Key Advantages

256K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 51%)
82 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 490ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (398B (94B )) — 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
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Jamba 1.5 Mini · Strengths & Key Advantages

256K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 35.8% · GPQA Diamond 44.2%)
120 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 340ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (52B (12B )) — 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	Jamba 1.5 Large	Jamba 1.5 Mini
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.48	$0.12
Output Tokens / Task Tokens generated per task	25K	20K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Jamba 1.5 Large	Jamba 1.5 Mini
Official API Model ID (SDK)	jamba-1-5-large	jamba-1-5-mini
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-08	2024-08
Knowledge Cutoff	March 2024	March 2024
Architecture	Hybrid SSM-Transformer (Mamba + Transformer MoE)	Hybrid SSM-Transformer (Mamba + Transformer MoE)
Parameters	398B (94B active)	52B (12B active)
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 ($2/1M in) across full 256K window	Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.5/1M tokens	Cached input at $0.05/1M tokens
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	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	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) · 247 GB VRAM (4-bit Quantized) · 856 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 32 GB VRAM (4-bit Quantized) · 112 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	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

Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Jamba 1.5 Large or Jamba 1.5 Mini?

Jamba 1.5 Large is more intelligent. It scores 42 compared with 39 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Jamba 1.5 Mini is faster, generating 120 tokens per second compared with 82 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Jamba 1.5 Mini is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Jamba 1.5 Mini has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.49s.

निष्कर्ष

Jamba 1.5 Large (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Jamba 1.5 Mini (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Jamba 1.5 Large जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Jamba 1.5 Mini तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Jamba 1.5 Mini बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Jamba 1.5 Large या Jamba 1.5 Mini में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Jamba 1.5 Large आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Jamba 1.5 Large और Jamba 1.5 Mini में किसका API सस्ता है?+

Jamba 1.5 Large की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $8.00 प्रति 1M टोकन है और Jamba 1.5 Mini की $0.20 / $0.40 है। समग्र लागत में Jamba 1.5 Mini अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Jamba 1.5 Large में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Jamba 1.5 Mini में 256K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Jamba 1.5 Mini तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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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)

Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Jamba 1.5 Large

Jamba 1.5 Mini

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Jamba 1.5 Large · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Jamba 1.5 Mini · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Jamba 1.5 Large vs Jamba 1.5 Mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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