Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのAya Expanse 32BとMetaのLlama 3.2 90B Visionは、注目度の高い主要AIモデルです。Aya Expanse 32Bは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.25/出力$0.50、一方のLlama 3.2 90B Visionは128K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Aya Expanse 32B
グローバル多言語AIモデルCohere の Aya Expanse 32B は、高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 44/100(1Mトークンあたり入力$0.25・出力$0.5)を実現しています。
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Llama 3.2 90B Vision
ネイティブ・マルチモーダルAIMeta の Llama 3.2 90B Vision は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 44/100(無料のオープンウェイト提供)を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
28.5%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ&応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量(SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- 毎秒 85 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間(TTFT)わずか 440ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (32B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量(SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
- 毎秒 75 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間(TTFT)わずか 580ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (90B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
Aya Expanse 32B(高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。)とLlama 3.2 90B Vision(テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。)はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではAya Expanse 32Bがリードし、応答速度とスループットではAya Expanse 32Bが優れ、APIコスト効率ではLlama 3.2 90B Visionが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Aya Expanse 32B と Llama 3.2 90B Vision のどちらが適していますか?+
総合知能指数およびコーディング評価では Aya Expanse 32B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Aya Expanse 32B と Llama 3.2 90B Vision ではどちらのAPI料金が安いですか?+
Aya Expanse 32B は100万トークンあたり入力$0.25 / 出力$0.50、Llama 3.2 90B Vision は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Llama 3.2 90B Vision がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか?+
コンテキストウィンドウは Aya Expanse 32B が 128K トークン、Llama 3.2 90B Vision が 128K トークン です。出力スピード(トークン/秒)では Aya Expanse 32B がリードしています。
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.
公的ソース: CohereおよびMeta公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。