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Head-to-Head Model Comparison

Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Aya Expanse 32B von Cohere und Llama 3.2 90B Vision von Meta gehören zu den führenden KI-Modellen. Aya Expanse 32B bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.25/$0.50 pro 1M Tokens, während Llama 3.2 90B Vision 128K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Profile
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Cohere

Aya Expanse 32B

Mehrsprachiges KI-Modell

Aya Expanse 32B von Cohere ist ein KI-Modell für präzise mehrsprachige Übersetzung, globale Kommunikation und sprachübergreifende Analysen mit 128K Kontextfenster, 85 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 44/100 und $0.25/$0.5 pro

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

33.5%

Meta

Llama 3.2 90B Vision

Nativ Multimodale KI

Llama 3.2 90B Vision von Meta ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 128K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 44/100 und kostenlosem Open-Wei

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

28.5%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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 →
FeatureAya Expanse 32BLlama 3.2 90B Vision
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4444
Provider
CohereMeta
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s75 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

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

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Latenz & Antwortzeit

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

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% 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

  • 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 85 Token/Sekunde bei nur 440 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (32B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 580 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (90B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

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

MetricAya Expanse 32BLlama 3.2 90B Vision
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.18$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureAya Expanse 32BLlama 3.2 90B Vision
Official API Model ID (SDK)aya-expanse-32bmeta-llama/Llama-3.2-90B-Vision
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-102024-09
Knowledge CutoffAugust 2024December 2023
ArchitectureHigh-Capacity Multilingual TransformerMultimodal Adapter-Fused GQA Transformer
Parameters32B90B
Enterprise Rate Limits (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
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.25/1M in) across full 128K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.06/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Aya Expanse 32B (Optimal für präzise mehrsprachige Übersetzung, globale Kommunikation und sprachübergreifende Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 3.2 90B Vision (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Aya Expanse 32B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Aya Expanse 32B liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 3.2 90B Vision ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Aya Expanse 32B oder Llama 3.2 90B Vision?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Aya Expanse 32B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Aya Expanse 32B und Llama 3.2 90B Vision?+

Aya Expanse 32B kostet $0.25 / $0.50 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 3.2 90B Vision liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 3.2 90B Vision günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Aya Expanse 32B bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Llama 3.2 90B Vision. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Aya Expanse 32B vorn.

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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Cohere und Meta, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).