Pixtral Large vs Aya Expanse 32B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Pixtral Large di Mistral AI e Aya Expanse 32B di Cohere sono due modelli di IA di riferimento. Pixtral Large offre una finestra di contesto di 128K token a $2.00/$6.00 per milione di token, mentre Aya Expanse 32B mette a disposizione 128K token di contesto a $0.25/$0.50 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
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Pixtral Large
IA Multimodale NativaPixtral Large di Mistral AI è un modello di IA progettato per la comprensione multimodale nativa di testo e immagini e l’analisi visiva dei documenti, con finestra di contesto da 128K, velocità di 70 token/s, indice di intelligenza di 48/10
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
38.5%
Aya Expanse 32B
Modello Multilingue GlobaleAya Expanse 32B di Cohere è un modello di IA progettato per la traduzione multilingue ad alta precisione e la comunicazione aziendale globale, con finestra di contesto da 128K, velocità di 85 token/s, indice di intelligenza di 44/100 e tari
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- Aya Expanse 32B is 10.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Aya Expanse 32B is faster at 85 tok/s vs 70 tok/s.
- Pixtral Large leads on SWE-bench coding (38.5% vs 33.5%).
| Feature | Pixtral Large | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 44 |
Provider | Mistral AI | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.70 / 1M | $0.14 / 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 | 70 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38.5% | 33.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55.4% | 50% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.06 / 1M |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkPunteggi Benchmark Verificati
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Pixtral Large · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 8K token (SWE-bench Verified 38.5% · GPQA Diamond 55.4%)
- Throughput elevato di 70 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 550 ms
- Pesi aperti (124B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Per volumi di traffico elevati in produzione si consiglia di attivare il prompt caching e la Batch API
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 8K token (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- Throughput elevato di 85 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 440 ms
- Pesi aperti (32B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Pixtral Large | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.18 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Pixtral Large | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | pixtral-large-latest | aya-expanse-32b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-11 | 2024-10 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | August 2024 |
| Architecture | Frontier Vision-Language Transformer | High-Capacity Multilingual Transformer |
| Parameters | 124B | 32B |
| 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 ($2/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $1/1M tokens | Cached input at $0.06/1M tokens |
| 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) · 77 GB VRAM (4-bit Quantized) · 267 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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 |
Pixtral Large vs Aya Expanse 32B: Risposte Rapide (FAQ)
Which is more intelligent, Pixtral Large or Aya Expanse 32B?
Pixtral Large is more intelligent. It scores 48 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Expanse 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Aya Expanse 32B is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $1.70 (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 0.55s.
Verdetto
Sia Pixtral Large (Ideale per la comprensione multimodale nativa di testo e immagini e l’analisi visiva dei documenti, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Aya Expanse 32B (Ideale per la traduzione multilingue ad alta precisione e la comunicazione aziendale globale, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Pixtral Large guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Aya Expanse 32B garantisce una generazione più rapida e Aya Expanse 32B offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Pixtral Large o Aya Expanse 32B?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Pixtral Large. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Pixtral Large e Aya Expanse 32B?+
Pixtral Large costa $2.00 / $6.00 per milione di token di input/output, mentre Aya Expanse 32B costa $0.25 / $0.50. Nel costo combinato, Aya Expanse 32B risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Pixtral Large supporta 128K token di contesto contro 128K token di Aya Expanse 32B, mentre Aya Expanse 32B offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Mistral AI e Cohere, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).