Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Aya Expanse 32B by Cohere and Llama 3.2 90B Vision by Meta represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Llama 3.2 90B Vision holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 3.2 90B Vision is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Aya Expanse 32B leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Aya Expanse 32B
বহুভাষিক ৩২Bউচ্চ-সক্ষমতা 32B বহুভাষিক মডেল প্রদানকারী শ্রেষ্ঠ পারফরম্যান্স জুড়ে 23 বৈশ্বিক ভাষাসমূহ সহ rich সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ এবং 128K কনটেক্সট.
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Llama 3.2 90B Vision
ওপেন ভিশন ফ্ল্যাগশিপMeta-র শীর্ষস্থানীয় ওপেন মাল্টিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল pairing 128K কনটেক্সট windows সহ cross-attention ভিজ্যুয়াল encoders প্রতি interpret জটিল charts, graphs, এবং ছবিগুলো.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
28.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | 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 |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Aya Expanse 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Substantially উচ্চতর রিজনিং এবং factual সঠিকতা মধ্যে non-English ভাষাসমূহ
- Generous 128K কনটেক্সট উইন্ডো এর জন্য দীর্ঘ বহুভাষিক নথি অনুবাদ
- ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive license এর জন্য বৈশ্বিক researchers এবং enterprises
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Slightly কম কোডিং বেঞ্চমার্ক চেয়ে English-centric 32B peers
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য GPU VRAM এর জন্য মাল্টি-টার্ন লোকাল সার্ভিং
Llama 3.2 90B Vision · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- নেটিভ ওপেন ভিজ্যুয়াল রিজনিং জুড়ে জটিল নথিপত্র, schematics, এবং maps
- Cross-attention adapter আর্কিটেকচার preserves টেক্সট রিজনিং পাশাপাশি unlocking ভিশন
- 128,000 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় বিশেষায়িত multi-GPU servers এর জন্য উচ্চ-থ্রুপুট ভিজ্যুয়াল batching
- আউটপুট প্রজন্ম capped -এ 8,192 টোকেন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Aya Expanse 32B | Llama 3.2 90B Vision |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | aya-expanse-32b | meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-10 | 2024-09 |
| নলেজ কাটঅফ | August 2024 | December 2023 |
| আর্কিটেকচার | High-Capacity Multilingual Transformer | Multimodal Adapter-Fused GQA Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | 90B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 56 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 194 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Aya Expanse 32B if your priority is Global enterprise communications, international legal translation, and academic research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3.2 90B Vision if your workflow prioritizes Self-hosted OCR extraction, visual document analysis, and private enterprise multimodal agents. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Aya Expanse 32B compare to Llama 3.2 90B Vision in API token pricing and cost per token?+
Aya Expanse 32B costs $0.25 per 1M input tokens and $0.50 per 1M output tokens, whereas Llama 3.2 90B Vision costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Llama 3.2 90B Vision is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Aya Expanse 32B or Llama 3.2 90B Vision?+
Both Aya Expanse 32B and Llama 3.2 90B Vision offer an identical context window of 128K tokens (~96k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Aya Expanse 32B or Llama 3.2 90B Vision?+
Aya Expanse 32B scores 33.5% on SWE-bench Verified while Llama 3.2 90B Vision scores 28.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Aya Expanse 32B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Aya Expanse 32B and Llama 3.2 90B Vision?+
Aya Expanse 32B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Llama 3.2 90B Vision focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Aya Expanse 32B and Llama 3.2 90B Vision?+
Aya Expanse 32B generates approximately 85 tokens per second, while Llama 3.2 90B Vision delivers 75 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Aya Expanse 32B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Aya Expanse 32B and Llama 3.2 90B Vision to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 3.2 90B Vision to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Aya Expanse 32B. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Command R7B vs Aya Expanse 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Pixtral Large vs Aya Expanse 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs