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Head-to-Head Model Comparison

Pixtral Large vs Aya Expanse 32B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Pixtral Large vs Aya Expanse 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AIのPixtral LargeとCohereのAya Expanse 32Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Pixtral Large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$2.00/出力$6.00、一方のAya Expanse 32Bは128K トークンのコンテキストで入力$0.25/出力$0.50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。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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:
Mistral AI

Pixtral Large

ネイティブ・マルチモーダルAI

Mistral AI の Pixtral Large 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 70 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$6）を実現しています。

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.5%

Cohere

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。

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

33.5%

ひと目でわかる主な違い

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeaturePixtral LargeAya Expanse 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4844
Provider
Mistral AICohere
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s85 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

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding
Pixtral Large
+5.0% SWE-bench lead
Cost
Aya Expanse 32B
10.8x cheaper monthly runtime
Speed
Aya Expanse 32B
+21% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

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.

Pixtral LargeAya Expanse 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

38.5%vs33.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

55.4%vs50%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

78%vs73%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1295ptsvs1265pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

34%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

65%vsN/A
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

75%vs72%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs85 tok/s

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.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Pixtral Large0.55s
Aya Expanse 32B0.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Pixtral Large7.69s
Aya Expanse 32B6.32s

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.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Pixtral Large Monthly API Bill
$9.90 / month
$2/1M in · $6/1M out
Aya Expanse 32B Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
Aya Expanse 32B saves approximately $8.98 / month (91%) under this workload.10.8x Savings

Pixtral Large · 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 38.5% · GPQA Diamond 55.4%）
  • 毎秒 70 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 550ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (124B)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
  • 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます

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

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricPixtral LargeAya Expanse 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.65$0.18
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
35K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeaturePixtral LargeAya Expanse 32B
Official API Model ID (SDK)pixtral-large-latestaya-expanse-32b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-112024-10
Knowledge CutoffOctober 2024August 2024
ArchitectureFrontier Vision-Language TransformerHigh-Capacity Multilingual Transformer
Parameters124B32B
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 ($2/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $1/1M tokensCached input at $0.06/1M tokens
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 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 Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Pixtral Large vs Aya Expanse 32B: よくある質問 (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.

総合評価

Pixtral Large（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。）と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。）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Pixtral Large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Aya Expanse 32B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 Pixtral Large と Aya Expanse 32B 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 Pixtral Large 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。

Pixtral Large と Aya Expanse 32B ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Pixtral Large は100万トークンあたり入力$2.00 / 出力$6.00、Aya Expanse 32B は入力$0.25 / 出力$0.50です。総合的なコスト効率では Aya Expanse 32B 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 Pixtral Large が 128K トークン、Aya Expanse 32B 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。

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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公的ソース: Mistral AIおよびCohere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)。