Aya Vision 32B vs DeepSeek-V3-0324
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Aya Vision 32B by Cohere and DeepSeek-V3-0324 by DeepSeek 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, DeepSeek-V3-0324 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Aya Vision 32B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, DeepSeek-V3-0324 provides an expanded memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Aya Vision 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 Vision 32B
বহুভাষিক VLMউচ্চ-সক্ষমতা 32B বহুভাষিক ভিশন মডেল প্রদানকারী গভীর ভিজ্যুয়াল রিজনিং, diagram বিশ্লেষণ, এবং rich নথি অনুধাবন জুড়ে 23 ভাষাসমূহ.
$0.35 / 1M
$0.80 / 1M
16K tokens
32%
DeepSeek-V3-0324
ওপেন MoE আপগ্রেডMarch 2025 update প্রতি DeepSeek-V3 সম্বলিত enhanced কোডিং, নির্দেশনা tuning, এবং রিজনিং alignment এর ওপর 671B MoE আর্কিটেকচার.
$0.27 / 1M
$1.10 / 1M
128K tokens
52.4%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Aya Vision 32B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek-V3-0324 has a larger context window (128K vs 16K tokens).
- Aya Vision 32B is faster at 75 tok/s vs 65 tok/s.
- DeepSeek-V3-0324 leads on SWE-bench coding (52.4% vs 32.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Aya Vision 32B | DeepSeek-V3-0324 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 48 |
Provider | Cohere | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.27 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.80 / 1M | $1.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.21 / 1M | $0.21 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 16K tokens~24 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32% | 52.4% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51.5% | 63.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.08 / 1M | $0.07 / 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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 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
DeepSeek-V3-0324 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Permissive ওপেন-ওয়েটস allowing complete সেলফ-হোস্টিং এবং ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত ফাইন-টিউনিং
- আল্ট্রা-স্বল্প API মূল্য সহ ব্যতিক্রমী টোকেন economics ($0.27 মধ্যে / $1.10 out)
- উল্লেখযোগ্য improvements মধ্যে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং সুসংগঠিত JSON outputs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- অনুপস্থিত নির্মিত-মধ্যে বর্ধিত রিজনিং মোড এর জন্য মাল্টি-স্টেপ লজিক chains
- আউটপুট সীমিত প্রতি 8K টোকেন এবং টেক্সট-শুধুমাত্র modality
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Aya Vision 32B | DeepSeek-V3-0324 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.18 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 45K |
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 Vision 32B | DeepSeek-V3-0324 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | aya-vision-32b | deepseek-chat |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-03 | 2025-03 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2025 | January 2025 |
| আর্কিটেকচার | High-Capacity Multilingual VLM | 671B Mixture-of-Experts (37B active) |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | 671B (37B active MoE) |
| 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 16K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.27/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.08/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.07/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| 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) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 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, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Aya Vision 32B vs DeepSeek-V3-0324: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Vision 32B or DeepSeek-V3-0324?
DeepSeek-V3-0324 is more intelligent. It scores 48 compared with 45 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Vision 32B is faster, generating 75 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model has lower latency?
Aya Vision 32B has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.65s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek-V3-0324 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 16K tokens.
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 DeepSeek-V3-0324 if your workflow prioritizes Cost-sensitive production backends, self-hosted enterprise clusters, and automated batch code translation. 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 DeepSeek-V3-0324 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 DeepSeek-V3-0324 costs $0.27 input and $1.10 output. Overall, DeepSeek-V3-0324 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 DeepSeek-V3-0324?+
Aya Vision 32B supports a context window of 16K tokens (~12k words), while DeepSeek-V3-0324 supports 128K tokens (~96k words). Therefore, DeepSeek-V3-0324 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Aya Vision 32B or DeepSeek-V3-0324?+
Aya Vision 32B scores 32% on SWE-bench Verified while DeepSeek-V3-0324 scores 52.4%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, DeepSeek-V3-0324 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Aya Vision 32B and DeepSeek-V3-0324?+
Aya Vision 32B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, DeepSeek-V3-0324 focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Aya Vision 32B and DeepSeek-V3-0324?+
Aya Vision 32B generates approximately 75 tokens per second, while DeepSeek-V3-0324 delivers 65 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Aya Vision 32B 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 DeepSeek-V3-0324 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek-V3-0324 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%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Command A vs Aya Vision 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek-V3-0324 vs DeepSeek V3: 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