Head-to-Head Model Comparison

Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Aya Expanse 32BProfile

Llama 3.2 90B VisionProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Cohere

Aya Expanse 32B

نموذج عالمي متعدد اللغات

نموذج Aya Expanse 32B من Cohere مصمم خصيصاً لـالترجمة الدقيقة متعددة اللغات والفهم الثقافي والتواصل المؤسسي العالمي، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 85 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 44/100 (بتكلفة $0.25/$0.5 لكل مليون رمز).

Intelligence Index44 / 100

Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

33.5%

Llama 3.2 90B Vision

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Llama 3.2 90B Vision من Meta مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 44/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index44 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

28.5%

أهم الفروقات في لمحة

Llama 3.2 90B Vision is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Aya Expanse 32B is faster at 85 tok/s vs 75 tok/s.
Aya Expanse 32B leads on SWE-bench coding (33.5% vs 28.5%).

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

Feature	Aya Expanse 32B	Llama 3.2 90B Vision
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	44	44
Provider	Cohere	Meta
Input Price Cost per million input tokens	$0.25 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.50 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.14 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	85 tok/s	75 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	33.5%	28.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	50%	48.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.06 / 1M	$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Aya Expanse 32B

+5.0% SWE-bench lead

Cost

Llama 3.2 90B Vision

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Aya Expanse 32B

+13% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Aya Expanse 32BLlama 3.2 90B Vision

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

33.5%vs28.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

50%vs48.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

73%vs73.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1265ptsvs1260pts

Long-Context Reasoning

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

72%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs75 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

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

Aya Expanse 32B0.44s

Llama 3.2 90B Vision0.58s

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

Aya Expanse 32B6.32s

Llama 3.2 90B Vision7.25s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

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)

Aya Expanse 32B Monthly API Bill

$0.92 / month

$0.25/1M in · $0.5/1M out

Llama 3.2 90B Vision Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.2 90B Vision saves approximately $0.92 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
سرعة توليد عالية تبلغ 85 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 440 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (32B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 580 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (90B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Aya Expanse 32B	Llama 3.2 90B Vision
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.18	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	28K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Aya Expanse 32B	Llama 3.2 90B Vision
Official API Model ID (SDK)	aya-expanse-32b	meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-10	2024-09
Knowledge Cutoff	August 2024	December 2023
Architecture	High-Capacity Multilingual Transformer	Multimodal Adapter-Fused GQA Transformer
Parameters	32B	90B
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 ($0.25/1M in) across full 128K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.06/1M tokens	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 56 GB VRAM (4-bit Quantized) · 194 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, vision
Output Modalities	text	text

Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: إجابات سريعة (FAQ)

Which model is faster?

Aya Expanse 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.2 90B Vision is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Aya Expanse 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.58s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Aya Expanse 32B (مثالي لـالترجمة الدقيقة متعددة اللغات والفهم الثقافي والتواصل المؤسسي العالمي وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وLlama 3.2 90B Vision (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Aya Expanse 32B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Aya Expanse 32B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Llama 3.2 90B Vision الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Aya Expanse 32B أم Llama 3.2 90B Vision؟+

يتصدر Aya Expanse 32B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Aya Expanse 32B وLlama 3.2 90B Vision؟+

يبلغ سعر Aya Expanse 32B نحو $0.25 / $0.50 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Llama 3.2 90B Vision نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Llama 3.2 90B Vision الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Aya Expanse 32B سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Llama 3.2 90B Vision، بينما يتفوق Aya Expanse 32B في سرعة تدفق الرموز.

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)

Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Aya Expanse 32B

Llama 3.2 90B Vision

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading