কনটেক্সট উইন্ডো তুলনা: একটি টেবিলে প্রতিটি বড় AI মডেল

· ·
বাংলা
দ্রুত উত্তর

আগস্ট 2026 ক্যাটালগে সবচেয়ে বড় কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন, DeepSeek-এর DeepSeek V4 Flash 0731-এর কাছে। নিচের টেবিলগুলো AI মডেল কস্ট ইনডেক্সের একই ক্যাটালগ স্ন্যাপশটে, টোকেনে আর সাদামাটা পৃষ্ঠায়, প্রতিটি বড় AI মডেল তুলনা করে। একটি টোকেন একটি ইংরেজি শব্দের প্রায় তিন-চতুর্থাংশ।

কোন AI মডেলের সবচেয়ে বড় কনটেক্সট উইন্ডো আছে?

আগস্ট 2026 ক্যাটালগে সবচেয়ে বড় কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন, DeepSeek-এর DeepSeek V4 Flash 0731-এর কাছে। মোটামুটি শারীরিক অনুমান হিসেবে, একটি টোকেন একটি ইংরেজি শব্দের প্রায় তিন-চতুর্থাংশ, আর একটি পাণ্ডুলিপি পৃষ্ঠা প্রায় 400 শব্দ, তাই নিচের টেবিল প্রতিটি উইন্ডোকে পৃষ্ঠায় রূপান্তর করে।

প্রতি বড় প্রোভাইডারের জন্য একটি সারি, তার সবচেয়ে বড়-কনটেক্সট মডেল দেখাচ্ছে:

প্রোভাইডারসবচেয়ে বড়-কনটেক্সট মডেলকনটেক্সট উইন্ডোমোটামুটি ধরে
DeepSeekDeepSeek V4 Flash 07311M tokensপ্রায় 2,500 পৃষ্ঠা
OpenAIGPT-5.41M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
GoogleGemini 2.5 Flash1M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
MetaLlama 4 Maverick1M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
QwenQwen3.8 2.4T A95B1M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
MoonshotKimi K31M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
Z.aiGLM 5.21M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
MiniMaxMiniMax M31M tokensপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা
AnthropicClaude Fable 51M tokensপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা
xAIGrok 4.31M tokensপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা
MistralMistral Large 3 2512262K tokensপ্রায় 492 পৃষ্ঠা

আপনার সার্চের পেছনের প্রশ্নটা যদি হয় "কনটেক্সট উইন্ডো আসলে কী", তাহলে কনটেক্সট উইন্ডো কী?-এ সাদাসিধা ব্যাখ্যা দিয়ে শুরু করুন আর সংখ্যার জন্য ফিরে আসুন।

কনটেক্সট উইন্ডো অনুযায়ী সব 100 মডেল কীভাবে র‍্যাংক করে?

সম্পূর্ণ ক্যাটালগ, কনটেক্সট উইন্ডো অনুযায়ী সাজানো। ডেটা AI মডেল কস্ট ইনডেক্স-এর একই উৎস থেকে আসে আর 2026-08-20-এ নেওয়া হয়েছিল; এটি লাইভ ফিডের বদলে সেই তারিখের একটি স্ন্যাপশট, তাই কোনো সংখ্যা উদ্ধৃত করার আগে তারিখটা যাচাই করুন। ক্রেডিট কলামটা দেখায় Whizi-র ভেতরে প্রতিটি মডেলের প্রতি-মেসেজ খরচ কত, যেখানে একটি প্ল্যান এটি অন্তর্ভুক্ত করে।

মডেলপ্রোভাইডারকনটেক্সট উইন্ডোমোটামুটি ধরেWhizi-তে ক্রেডিট
DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek1Mপ্রায় 2,500 পৃষ্ঠা1
GPT-5.4OpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা15
GPT-5.5OpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা20
GPT-5.6 LunaOpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
GPT-5.6 Luna ProOpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
GPT-5.6 SolOpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা20
GPT-5.6 Sol ProOpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
GPT-5.6 TerraOpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা4
GPT-5.6 Terra ProOpenAI1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
LongCat 2.0Meituan1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা2
Gemini 2.5 FlashGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা2
Gemini 2.5 Flash LiteGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
Gemini 3.1 Flash LiteGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা10
Gemini 3.5 FlashGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা8
Gemini 3.5 Flash LiteGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা2
Gemini 3.6 FlashGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা3
Gemini 3.7 FlashGoogle1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা2
GLM 5.2Z.ai1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা3
GLM 5.3Z.ai1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা5
InklingThinkingmachines1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা4
Kimi K3Moonshot1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা10
Laguna S 2.1Poolside1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
Llama 4 MaverickMeta1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
MiniMax M3MiniMax1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা1
Muse Spark 1.1Meta1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা5
Muse Spark 1.2Meta1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা5
Qwen3.8 2.4T A95BQwen1Mপ্রায় 2,000 পৃষ্ঠা8
Claude Fable 5Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা50
Claude Opus 4.7 (Fast)Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
Claude Opus 4.8Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা20
Claude Opus 4.8 (Fast)Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
Claude Opus 5Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা20
Claude Opus 5 (Fast)Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
Claude Sonnet 4.5Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা10
Claude Sonnet 4.6Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা10
Claude Sonnet 5Anthropic1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা10
Fugu UltraSakana1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা25
Grok 4.3xAI1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা4
Qwen3.5 Plus 2026-04-20Qwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা1
Qwen3.6 FlashQwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা1
Qwen3.7 FlashQwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা1
Qwen3.7 MaxQwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা5
Qwen3.7 PlusQwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা1
Qwen3.8 27BQwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা3
Qwen3.8 MaxQwen1Mপ্রায় 1,900 পৃষ্ঠা6
Inkling SmallThinkingmachines524Kপ্রায় 983 পৃষ্ঠা1
Solar Pro 4Upstage524Kপ্রায় 983 পৃষ্ঠা1
Nemotron 3 UltraNVIDIA512Kপ্রায় 961 পৃষ্ঠা3
Grok 4.5xAI500Kপ্রায় 938 পৃষ্ঠা6
Grok 4.6xAI500Kপ্রায় 938 পৃষ্ঠা6
GPT Chat LatestOpenAI400Kপ্রায় 750 পৃষ্ঠা25
GPT-5.4 MiniOpenAI400Kপ্রায় 750 পৃষ্ঠা4
GPT-5.4 NanoOpenAI400Kপ্রায় 750 পৃষ্ঠা2
Nova Pro 1.0Amazon300Kপ্রায় 563 পৃষ্ঠা3
Hy3Tencent262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Kimi K2 ThinkingMoonshot262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা10
Kimi K2.7 CodeMoonshot262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা10
Laguna XS 2.1Poolside262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Ling-3.0-flashinclusionAI262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Mistral Large 3 2512Mistral262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা2
Mistral Medium 3.5Mistral262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা6
Nemotron 3.5 LightningNVIDIA262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Nex-N2-MiniNex Agi262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Nex-N2-ProNex Agi262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Qwen3 Coder NextQwen262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Qwen3.6 35B A3BQwen262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Ring-2.6-1TinclusionAI262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Sakana NamazuSakana262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা4
Seed 2.1 TurboBytedance Seed262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা2
Seed-2.0-CodeBytedance Seed262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা3
Step 3.7 FlashStepfun262Kপ্রায় 492 পৃষ্ঠা1
Codestral 2508Mistral256Kপ্রায় 480 পৃষ্ঠা1
Command ACohere256Kপ্রায় 480 পৃষ্ঠা10
Grok Build 0.1xAI256Kপ্রায় 480 পৃষ্ঠা3
KAT-Coder-Air V2.5Kwaipilot256Kপ্রায় 480 পৃষ্ঠা1
KAT-Coder-Pro V2.5Kwaipilot256Kপ্রায় 480 পৃষ্ঠা3
GLM 4.6Z.ai205Kপ্রায় 384 পৃষ্ঠা1
GLM 4.7Z.ai205Kপ্রায় 384 পৃষ্ঠা2
GLM 5Z.ai205Kপ্রায় 384 পৃষ্ঠা2
MiniMax M2MiniMax205Kপ্রায় 384 পৃষ্ঠা1
Claude Haiku 4.5Anthropic200Kপ্রায় 375 পৃষ্ঠা4
DeepSeek V3.1DeepSeek164Kপ্রায় 307 পৃষ্ঠা1
DeepSeek V3.2DeepSeek164Kপ্রায় 307 পৃষ্ঠা1
Aion-3.0Aion Labs131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা10
Aion-3.0-MiniAion Labs131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা2
Granite 4.1 8BIbm Granite131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা1
Kimi K2 0711Moonshot131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা10
Llama 3.3 70B InstructMeta131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা1
Mistral Medium 3.1Mistral131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা2
Muse Glimmer 30BMeta131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠা2
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)Google131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)Google131Kপ্রায় 246 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)Google66Kপ্রায় 123 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
R1DeepSeek64Kপ্রায় 120 পৃষ্ঠা2
Perceptron Mk1Perceptron33Kপ্রায় 61 পৃষ্ঠা1
Phi 4Microsoft16Kপ্রায় 31 পৃষ্ঠা1
Hy-MT2-1.8BTencent8Kপ্রায় 15 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না
Hy-MT2-30B-A3BTencent8Kপ্রায় 15 পৃষ্ঠামিটার করা হয় না

এই সংখ্যাগুলো সৎভাবে কীভাবে পড়বেন

উইন্ডোটা ভাগ করা। সবকিছু একসঙ্গে এর বিরুদ্ধে গোনা হয়: আপনার প্রম্পট, কথোপকথনের প্রতিটি আগের মেসেজ, আপনার সংযুক্ত যেকোনো ডকুমেন্ট, আর লেখা হচ্ছে এমন উত্তর। যে মডেলের 128K উইন্ডো ইতিমধ্যে একটি 100K-টোকেন চুক্তি পড়ে ফেলেছে, তার আলোচনার জন্য 128K বাকি নেই; তার আছে 28K।

বিজ্ঞাপিত মানে কার্যকর নয়। লং-কনটেক্সট গবেষণা বারবার একই ধরন খুঁজে পায়: মডেলগুলো একটি বিশাল কনটেক্সটের মাঝের চেয়ে শুরু আর শেষ বেশি ভালোভাবে মনে রাখে। Lost in the Middle পরীক্ষায় (Liu et al., 2023), মূল ডকুমেন্টটা ইনপুটের কিনারা থেকে মাঝখানে সরালে মডেলগুলোর নির্ভুলতা প্রায় 20 পয়েন্ট কমে যায়, তাই একটি মডেল দশ লাখ টোকেন গ্রহণ করতে পারে আর তবুও টোকেন 400,000-এ পোঁতা ধারাটা এড়িয়ে যেতে পারে। লং ডকুমেন্টে উচ্চ-ঝুঁকির কাজের জন্য, নির্দিষ্টভাবে মাঝের অংশ নিয়ে প্রশ্ন করুন, বা ডকুমেন্টটা লেবেল করা অংশে দিন।

বড় মানে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভালো নয়। বড় উইন্ডো চালাতে বেশি খরচ হয় আর অপ্রাসঙ্গিক টেক্সটজুড়ে মনোযোগ পাতলা করে দিতে পারে। আপনার কাজ ইমেইল আর ছোট খসড়া হলে, উইন্ডোর আকার কখনোই আপনার লক্ষ্য করার মতো জিনিস হবে না। এটা গুরুত্বপূর্ণ হতে শুরু করে পুরো চুক্তি, কোডবেস, ট্রান্সক্রিপ্ট, আর বইয়ে।

টোকেন শব্দ নয়। তিন-চতুর্থাংশ নিয়মটা একটি ভালো ইংরেজি গড়, কিন্তু কোড, সংখ্যা, আর অ-ইংরেজি ভাষা প্রায়ই কম দক্ষভাবে টোকেনাইজ হয়, তাই টেবিলের পৃষ্ঠা অনুমানগুলো ইচ্ছাকৃতভাবে মোটামুটি।

কাজের সঙ্গে উইন্ডো মেলান

টেবিল থেকে ব্যবহারিক উপসংহার হলো কনটেক্সট উইন্ডো একটি প্রতি-কাজ পছন্দ, প্রতি-সাবস্ক্রিপশন পছন্দ নয়। সবচেয়ে বড় উইন্ডোর মডেল খুব কমই সেরা লেখক, আর সেরা লেখক খুব কমই 800 পৃষ্ঠা সারাংশ করার সবচেয়ে সস্তা উপায়।

সেটাই এক ওয়ার্কস্পেসে ক্যাটালগ রাখার যুক্তি। Whizi-তে আপনি 200-পৃষ্ঠার PDF একটি লার্জ-কনটেক্সট মডেলকে দিতে পারেন, তারপর একই কথোপকথনে Claude বা GPT-তে বদলে সেটা যা খুঁজে পেয়েছে তা থেকে খসড়া করতে পারেন, ডকুমেন্টটা থ্রেড ছেড়ে না গিয়েই। সৎ পাল্টা যুক্তি: আপনি একটি মডেলকে যা খাওয়ান তা যদি আরামসে একটি 128K উইন্ডোয় ফিট করে, যা বেশিরভাগ ইমেইল, খসড়া, আর ছোট-ডকুমেন্ট কাজ কভার করে, তাহলে এই পুরো টেবিলটা অপ্রাসঙ্গিক আর একটি একক-প্রোভাইডার সাবস্ক্রিপশনই সহজ কেনাকাটা। কীভাবে একটি মডেল বাছাই করবেন গাইড মান আর খরচের জন্য একই সিদ্ধান্ত কভার করে।

এই পাতা উদ্ধৃত করার জন্য: অ্যাংকর-ফ্রি URL স্থিতিশীল, ডেটার তারিখ পুরো টেবিলের ওপরে ছাপা আছে, আর টোকেন সংখ্যাগুলো মার্কেটিং পাতার বদলে প্রোভাইডার ক্যাটালগ থেকে আসে।

চেকলিস্ট
  • সংখ্যাটাকে বিশ্বাস করার আগে উইন্ডো থেকে আপনার ডকুমেন্ট আর ইতিহাস বাদ দিন
  • লং ডকুমেন্টের জন্য, শুধু শুরু নয়, মাঝখান থেকেও স্মরণশক্তি টেস্ট করুন
  • কিছু সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে তিন-চতুর্থাংশ নিয়ম দিয়ে টোকেনকে পৃষ্ঠায় রূপান্তর করুন
  • প্রতি সাবস্ক্রিপশনের বদলে প্রতি কাজে উইন্ডো বেছে নিন
  • কোনো সংখ্যা উদ্ধৃত করার সময় পুরো টেবিলের ওপরের ডেটার তারিখ যাচাই করুন

প্রায়ই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

কোন AI মডেলের সবচেয়ে বড় কনটেক্সট উইন্ডো আছে?

আগস্ট 2026 ক্যাটালগ অনুযায়ী এটা DeepSeek-এর DeepSeek V4 Flash 0731, 1M টোকেনে। ওপরের পুরো টেবিলে উইন্ডোর আকার অনুযায়ী সাজানো সব 100টা মডেল আছে, তার ওপরে ডেটার তারিখ ছাপা।

সবচেয়ে বড় Claude কনটেক্সট উইন্ডো কত?

ইনডেক্সে সবচেয়ে বড় Claude কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন (Claude Fable 5), যা প্রায় 1,900 পৃষ্ঠা টেক্সট ধরে। ছোট Claude ভ্যারিয়েন্টগুলো ওপরের পুরো টেবিলে তালিকাভুক্ত।

সবচেয়ে বড় GPT কনটেক্সট উইন্ডো কত?

ইনডেক্সে সবচেয়ে বড় GPT কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন (GPT-5.4), যা প্রায় 2,000 পৃষ্ঠা টেক্সট ধরে। ছোট GPT ভ্যারিয়েন্টগুলো ওপরের পুরো টেবিলে তালিকাভুক্ত।

সবচেয়ে বড় Gemini কনটেক্সট উইন্ডো কত?

ইনডেক্সে সবচেয়ে বড় Gemini কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন (Gemini 2.5 Flash), যা প্রায় 2,000 পৃষ্ঠা টেক্সট ধরে। ছোট Gemini ভ্যারিয়েন্টগুলো ওপরের পুরো টেবিলে তালিকাভুক্ত।

সবচেয়ে বড় Grok কনটেক্সট উইন্ডো কত?

ইনডেক্সে সবচেয়ে বড় Grok কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন (Grok 4.3), যা প্রায় 1,900 পৃষ্ঠা টেক্সট ধরে। ছোট Grok ভ্যারিয়েন্টগুলো ওপরের পুরো টেবিলে তালিকাভুক্ত।

একটি বড় কনটেক্সট উইন্ডো কি সবসময় ভালো?

না। বড় উইন্ডোতে বেশি খরচ হয়, আর একটি খুব বড় কনটেক্সটের মাঝখানের দিকে স্মরণশক্তি কমে যায়। পুরো বই, কোডবেস, আর লং ট্রান্সক্রিপ্টের জন্য বড় হওয়াটা নির্ধারক, আর প্রতিদিনের চ্যাটের জন্য অপ্রাসঙ্গিক। সবচেয়ে বড় সংখ্যার জন্য টাকা দেওয়ার বদলে কাজের সঙ্গে উইন্ডো মেলান।

একটি কনটেক্সট উইন্ডোতে কত পৃষ্ঠা ফিট করে?

পাণ্ডুলিপি পৃষ্ঠা পেতে টোকেন সংখ্যাকে প্রায় 530 দিয়ে ভাগ করুন: একটি টোকেন একটি ইংরেজি শব্দের প্রায় তিন-চতুর্থাংশ, আর একটি পৃষ্ঠা প্রায় 400 শব্দ। তাই 128K টোকেন প্রায় 240 পৃষ্ঠা, আর দশ লাখ টোকেন প্রায় 1,900 পৃষ্ঠা। কোড আর অ-ইংরেজি টেক্সট সাধারণত কম ফিট করে।