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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

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Cohere का Aya Expanse 32B और Meta का Llama 3.2 90B Vision दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Aya Expanse 32B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.25/$0.50 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3.2 90B Vision में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Aya Expanse 32B

बहुभाषी वैश्विक AI मॉडल

Cohere का Aya Expanse 32B बहुभाषी अनुवाद, वैश्विक संवाद और क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.25/$0.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 44/100 इंटेलीजेंस स्कोर प

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

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Meta का Llama 3.2 90B Vision टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 44/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

28.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

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

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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 कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
  • 85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 440ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (32B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (90B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Aya Expanse 32B (बहुभाषी अनुवाद, वैश्विक संवाद और क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.2 90B Vision (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Aya Expanse 32B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Aya Expanse 32B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 3.2 90B Vision बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Aya Expanse 32B या Llama 3.2 90B Vision में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Aya Expanse 32B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Aya Expanse 32B और Llama 3.2 90B Vision में किसका API सस्ता है?+

Aya Expanse 32B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.25 / $0.50 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.2 90B Vision की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Llama 3.2 90B Vision अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Aya Expanse 32B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.2 90B Vision में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Aya Expanse 32B तेज़ है।

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स्रोत: Cohere और Meta आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।