Gemini 2.5 Pro বনাম Gemini 4 Argon (High)
অর্থের জন্য কোনটি ভাল: Gemini 2.5 Pro Google দ্বারা বা Gemini 4 Argon (High) Google দ্বারা? বুদ্ধিমত্তা, মোট বেঞ্চমার্ক খরচ, এবং Artificial Analysis এবং অন্যান্য উত্স থেকে শেষ থেকে শেষ সময়, স্ন্যাপশট 2026-10-25।
ট্রেড-অফ
GoogleGemini 2.5 Proফ্রন্টিয়ারের বাইরে
- দক্ষতার স্কোর (Intelligence Index)
- 16.10
- বেঞ্চমার্কের খরচ (USD)
- $823
- দক্ষতার স্কোর (Intelligence Index)
- 52.60
- বেঞ্চমার্কের খরচ (USD)
- $2407
এই মডেল পরিবারের নামের প্রচলিত বানান: জেমিনি / জেমিনি।
ফলাফল
আপনার বাজেটের ওপর নির্ভর করে
Gemini 4 Argon (High) 36.5 পয়েন্ট বেশি পায় (52.6 বনাম 16.1), কিন্তু বেঞ্চমার্ক চালাতে খরচ 2.9× বেশি ($2407 বনাম $823; খরচের শ্রেণি ফ্ল্যাগশিপ বনাম প্রিমিয়াম)। বাড়তি বুদ্ধিমত্তা বাড়তি খরচের যোগ্য হলে Gemini 4 Argon (High) বেছে নিন, নইলে Gemini 2.5 Pro।
| মাপকাঠি | Gemini 2.5 Pro | Gemini 4 Argon (High) | পার্থক্য |
|---|---|---|---|
| বুদ্ধিমত্তা (উচ্চ হলে ভালো) | 16.1 | 52.6 | +226.7% Gemini 4 Argon (High) 3.3 গুণ বেশি বুদ্ধিমান |
| AA-এর মোট খরচ (কম হলে ভালো) | $822.85 | $2,407.24 | +192.5% Gemini 4 Argon (High) 2.9 গুণ বেশি ব্যয়বহুল |
| এন্ড-টু-এন্ড সময় (নিম্ন হলে ভালো) | 27.19s | 63.35s | +133.0% Gemini 4 Argon (High) is 133.0% ধীর |
| প্রতি 1M টোকেনের মূল্য (ইন/আউট) | $1.25 / $10.0 | $2.00 / $10.0 | |
| ইনপুটের ধরন | Text, Image, Speech, Video | পাঠ্য, চিত্র |
Gemini 4 Argon (High) বনাম Gemini 2.5 Pro: বুদ্ধিমত্তা 226.7% বেশি, AA বেঞ্চমার্ক চালানোর খরচ 192.5% বেশি, এবং মোট সময় 133.0% ধীর।
আজকের Pareto frontier
সেরা মূল্যের মডেলগুলোর সঙ্গে তুলনা
- Gemini 2.5 Pro ফ্রন্টিয়ারের বাইরে: একই বা কম খরচে, GPT-6.1 Sol (Xhigh) $662 এর জন্য 51.00 স্কোর।
- Gemini 4 Argon (High) ফ্রন্টিয়ারের বাইরে: একই বা কম খরচে, Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) $2172 এর জন্য 53.60 স্কোর।
Gemini 2.5 ProGemini 4 Argon (High)আজকের Pareto frontierঅন্য সব মডেল
সরাসরি তুলনা
অন্য কিছু তুলনা করুন
এজেন্ট:
Accept: text/markdown or ?format=md এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসাবে ফেরত দেয়। JSON: /api/v1/compare/gemini-2-5-pro/gemini-4-argon · Markdown: /api/v1/compare/gemini-2-5-pro/gemini-4-argon?format=md · llms.txt · এজেন্ট দক্ষতা