Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Aya Expanse 32B de Cohere y Llama 3.2 90B Vision de Meta compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Aya Expanse 32B ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.25/$0.50 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Llama 3.2 90B Vision ofrece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Aya Expanse 32B
Modelo Multilingüe GlobalAya Expanse 32B de Cohere es un modelo de IA diseñado para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 85 tokens/s, índice de inteligencia de 44/100 y tarifa
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Llama 3.2 90B Vision
IA Multimodal NativaLlama 3.2 90B Vision de Meta es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 44/100 y tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
28.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- Rendimiento ágil de 85 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 440 ms
- Pesos abiertos (32B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
- Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 580 ms
- Pesos abiertos (90B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Aya Expanse 32B (Ideal para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Llama 3.2 90B Vision (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Aya Expanse 32B lidera en inteligencia general y programación, Aya Expanse 32B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 3.2 90B Vision resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Aya Expanse 32B o Llama 3.2 90B Vision?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Aya Expanse 32B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Aya Expanse 32B frente a Llama 3.2 90B Vision?+
Aya Expanse 32B cuesta $0.25 / $0.50 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 3.2 90B Vision cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Llama 3.2 90B Vision es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Aya Expanse 32B cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Llama 3.2 90B Vision. En velocidad de inferencia, Aya Expanse 32B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Cohere y Meta, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).