Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Aya Expanse 32B de Cohere et Llama 3.2 90B Vision de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Aya Expanse 32B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.25/$0.50 par million de tokens, tandis que Llama 3.2 90B Vision offre 128K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Aya Expanse 32B
Modèle Multilingue GlobalAya Expanse 32B de Cohere est un modèle d’IA conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’intelligence de 44/100
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Llama 3.2 90B Vision
IA Multimodale NativeLlama 3.2 90B Vision de Meta est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intelligenc
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
28.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 440 ms
- Poids ouverts (32B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
- Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 580 ms
- Poids ouverts (90B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Aya Expanse 32B (Conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 3.2 90B Vision (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Aya Expanse 32B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Aya Expanse 32B assure un débit supérieur et Llama 3.2 90B Vision offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Aya Expanse 32B ou Llama 3.2 90B Vision ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Aya Expanse 32B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Aya Expanse 32B et Llama 3.2 90B Vision ?+
Aya Expanse 32B est facturé $0.25 / $0.50 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 3.2 90B Vision. En coût pondéré, Llama 3.2 90B Vision est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Aya Expanse 32B prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Llama 3.2 90B Vision. Côté vitesse de génération, Aya Expanse 32B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Command R7B vs Aya Expanse 32B : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Pixtral Large vs Aya Expanse 32B : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Cohere et Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).