Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.2 90B Vision de Meta y Llama 3.2 3B de Meta compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Llama 3.2 90B Vision ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Llama 3.2 3B ofrece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
Cambia y Compara Cualquier Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
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%
Llama 3.2 3B
Modelo Base de Pesos AbiertosLlama 3.2 3B de Meta es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 240 tokens/s, índice de inteligencia de 52/100 y tari
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.2 3B is faster at 240 tok/s vs 75 tok/s.
| Característica | Llama 3.2 90B Vision | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 52 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 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 | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 240 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 28.5% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.2% | N/A |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones 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.
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.
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
Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 4K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
- Rendimiento ágil de 240 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 160 ms
- Pesos abiertos (3B) 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 | Llama 3.2 90B Vision | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Llama 3.2 90B Vision | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision | meta-llama/Llama-3.2-3B |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-09 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | Multimodal Adapter-Fused GQA Transformer | Pruned and distilled compact transformer |
| Parameters | 90B | 3B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 56 GB VRAM (4-bit Quantized) · 194 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.2 90B Vision or Llama 3.2 3B?
Llama 3.2 3B is more intelligent. It scores 52 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.2 3B is faster, generating 240 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.2 3B has lower latency, with a time to first token of 0.16s compared with 0.58s.
Veredicto
Tanto 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.) como Llama 3.2 3B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama 3.2 3B lidera en inteligencia general y programación, Llama 3.2 3B 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, Llama 3.2 90B Vision o Llama 3.2 3B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama 3.2 3B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Llama 3.2 90B Vision frente a Llama 3.2 3B?+
Llama 3.2 90B Vision cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 3.2 3B 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?+
Llama 3.2 90B Vision cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Llama 3.2 3B. En velocidad de inferencia, Llama 3.2 3B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Expanse 32B vs. Llama 3.2 90B Vision: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Llama 3.2 3B vs. Llama 3.2 1B: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Llama 3.2 3B vs. Qwen 2.5 72B: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
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 Meta y Meta, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).