Gemini 3.1 Pro Preview বনাম Kimi K3 (Max)
অর্থের জন্য কোনটি ভাল: Gemini 3.1 Pro Preview Google দ্বারা বা Kimi K3 (Max) Kimi দ্বারা? বুদ্ধিমত্তা, মোট বেঞ্চমার্ক খরচ, এবং Artificial Analysis এবং অন্যান্য উত্স থেকে শেষ থেকে শেষ সময়, স্ন্যাপশট 2026-10-25।
ট্রেড-অফ
GoogleGemini 3.1 Pro Previewফ্রন্টিয়ারের বাইরে
- দক্ষতার স্কোর (Intelligence Index)
- 29.70
- বেঞ্চমার্কের খরচ (USD)
- $1935
- দক্ষতার স্কোর (Intelligence Index)
- 43.60
- বেঞ্চমার্কের খরচ (USD)
- $3658
এই মডেল পরিবারের নামের প্রচলিত বানান: জেমিনি / কিমি।
ফলাফল
আপনার বাজেটের ওপর নির্ভর করে
Kimi K3 (Max) 13.9 পয়েন্ট বেশি পায় (43.6 বনাম 29.7), কিন্তু বেঞ্চমার্ক চালাতে খরচ 1.9× বেশি ($3658 বনাম $1935; খরচের শ্রেণি ফ্ল্যাগশিপ বনাম প্রিমিয়াম)। বাড়তি বুদ্ধিমত্তা বাড়তি খরচের যোগ্য হলে Kimi K3 (Max) বেছে নিন, নইলে Gemini 3.1 Pro Preview।
| মাপকাঠি | Gemini 3.1 Pro Preview | Kimi K3 (Max) | পার্থক্য |
|---|---|---|---|
| বুদ্ধিমত্তা (উচ্চ হলে ভালো) | 29.7 | 43.6 | +46.8% Kimi K3 (Max) 46.8% বেশি বুদ্ধিমান |
| AA-এর মোট খরচ (কম হলে ভালো) | $1,935.39 | $3,658.07 | +89.0% Kimi K3 (Max) 89.0% বেশি ব্যয়বহুল |
| এন্ড-টু-এন্ড সময় (নিম্ন হলে ভালো) | 24.47s | 56.00s | +128.9% Kimi K3 (Max) is 128.9% ধীর |
| প্রতি 1M টোকেনের মূল্য (ইন/আউট) | $2.00 / $12.0 | $3.00 / $15.0 | |
| ইনপুটের ধরন | Text, Image, Speech, Video | পাঠ্য, চিত্র |
Kimi K3 (Max) বনাম Gemini 3.1 Pro Preview: বুদ্ধিমত্তা 46.8% বেশি, AA বেঞ্চমার্ক চালানোর খরচ 89.0% বেশি, এবং মোট সময় 128.9% ধীর।
আজকের Pareto frontier
সেরা মূল্যের মডেলগুলোর সঙ্গে তুলনা
- Gemini 3.1 Pro Preview ফ্রন্টিয়ারের বাইরে: একই বা কম খরচে, GPT-6.1 Sol (Max) $1082 এর জন্য 51.80 স্কোর।
- Kimi K3 (Max) ফ্রন্টিয়ারের বাইরে: একই বা কম খরচে, Kimi K3.1 Pro $3117 এর জন্য 55.10 স্কোর।
Gemini 3.1 Pro PreviewKimi K3 (Max)আজকের Pareto frontierডাউনলোডযোগ্য ওয়েটের ফ্রন্টিয়ার (open-weights frontier)অন্য 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-3-1-pro-preview/kimi-k3 · Markdown: /api/v1/compare/gemini-3-1-pro-preview/kimi-k3?format=md · llms.txt · এজেন্ট দক্ষতা