হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Aya Vision 32B by Cohere and Aya Vision 8B by Cohere 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, Aya Vision 8B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Aya Vision 8B 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 16K tokens. In latency-sensitive production environments, Aya Vision 8B 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.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Cohere

Aya Vision 32B

বহুভাষিক VLM

উচ্চ-সক্ষমতা 32B বহুভাষিক ভিশন মডেল প্রদানকারী গভীর ভিজ্যুয়াল রিজনিং, diagram বিশ্লেষণ, এবং rich নথি অনুধাবন জুড়ে 23 ভাষাসমূহ.

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

16K tokens

SWE-bench Verified:

32%

Cohere

Aya Vision 8B

বহুভাষিক VLM

কমপ্যাক্ট 8B বহুভাষিক ভিশন-ভাষা মডেল proficient মধ্যে ছবি অনুধাবন, ভিজ্যুয়াল OCR, এবং চার্ট বিশ্লেষণ জুড়ে 23 ভাষাসমূহ.

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.25 / 1M

Context Window:

16K tokens

SWE-bench Verified:

22%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Aya Vision 8B is 3.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Aya Vision 8B is faster at 110 tok/s vs 75 tok/s.
  • Aya Vision 32B leads on SWE-bench coding (32.0% vs 22.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যAya Vision 32BAya Vision 8B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4538
Provider
CohereCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$0.35 / 1M$0.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.80 / 1M$0.25 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.21 / 1M$0.07 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
16K tokens~24 A4 pages of text16K tokens~24 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
32%22%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
51.5%41%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.08 / 1M$0.03 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Aya Vision 32B
+10.0% SWE-bench lead
খরচ
Aya Vision 8B
3.2x cheaper monthly runtime
স্পিড
Aya Vision 8B
+47% faster generation
কনটেক্সট
Tied
16K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Aya Vision 32BAya Vision 8B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

32%vs22%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

51.5%vs41%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs64%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1280ptsvs1220pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs110 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Aya Vision 32B0.48s
Aya Vision 8B0.35s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Aya Vision 32B7.15s
Aya Vision 8B4.90s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Aya Vision 32B মাসিক API বিল
$1.36 / month
$0.35/1M in · $0.8/1M out
Aya Vision 8B মাসিক API বিল
$0.42 / month
$0.1/1M in · $0.25/1M out
Aya Vision 8B saves approximately $0.94 / month (69%) under this workload.3.2x Savings

Aya Vision 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • গভীর বহুভাষিক diagram, চার্ট, এবং প্রযুক্তিগত ড্রয়িং অনুধাবন
  • Significantly উচ্চতর সঠিকতা এর ওপর জটিল ভিজ্যুয়াল question answering জুড়ে 23 ভাষাসমূহ
  • ওপেন-ওয়েটস available এর জন্য ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত কর্পোরেট hosting
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • 16K কনটেক্সট limit প্রয়োজন হয় chunking এর জন্য বিশাল multi-page নথিপত্র
  • ভিডিও streams নয় supported

Aya Vision 8B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • নেটিভ OCR এবং ভিজ্যুয়াল নথি QA মধ্যে diverse বৈশ্বিক scripts এবং ভাষাসমূহ
  • লাইটওয়েট 8B প্যারামিটার size easily deployed এর ওপর এজ workstations
  • ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive license এর জন্য বৈশ্বিক accessibility
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • 16K কনটেক্সট উইন্ডো হয় smaller চেয়ে 128K নথি standards
  • কম মাল্টি-স্টেপ রিজনিং সক্ষমতা চেয়ে 32B edition

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricAya Vision 32BAya Vision 8B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.22$0.06
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
25K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যAya Vision 32BAya Vision 8B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)aya-vision-32baya-vision-8b
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2025-032025-03
নলেজ কাটঅফJanuary 2025January 2025
আর্কিটেকচারHigh-Capacity Multilingual VLMMultilingual Vision-Language Transformer
প্যারামিটার স্কেল32B8B
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 16K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M)পূর্ণ 16K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.08/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.03/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI 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 কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / 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) · 5 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 17 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpen-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 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Aya Vision 32B or Aya Vision 8B?

Aya Vision 32B is more intelligent. It scores 45 compared with 38 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Aya Vision 8B is faster, generating 110 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Aya Vision 8B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Aya Vision 8B has lower latency, with a time to first token of 0.35s compared with 0.48s.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Aya Vision 32B if your priority is International patent document inspection, global medical chart OCR, and multilingual enterprise analytics. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Aya Vision 8B if your workflow prioritizes Global document triage, multilingual receipt and invoice OCR, and mobile visual apps. 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 Vision 32B compare to Aya Vision 8B in API token pricing and cost per token?+

Aya Vision 32B costs $0.35 per 1M input tokens and $0.80 per 1M output tokens, whereas Aya Vision 8B costs $0.10 input and $0.25 output. Overall, Aya Vision 8B 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 Vision 32B or Aya Vision 8B?+

Both Aya Vision 32B and Aya Vision 8B offer an identical context window of 16K tokens (~12k 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 Vision 32B or Aya Vision 8B?+

Aya Vision 32B scores 32% on SWE-bench Verified while Aya Vision 8B scores 22%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Aya Vision 32B holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Aya Vision 32B and Aya Vision 8B?+

Aya Vision 32B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Aya Vision 8B focuses on standard fast inference.

How does inference speed (tokens per second) compare between Aya Vision 32B and Aya Vision 8B?+

Aya Vision 32B generates approximately 75 tokens per second, while Aya Vision 8B delivers 110 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Aya Vision 8B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Aya Vision 32B and Aya Vision 8B to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Aya Vision 8B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Aya Vision 32B. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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