Llama 3.2 11B Vision vs OLMo 2 13B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.2 11B Vision da Meta e OLMo 2 13B da AI2 são dois modelos de IA de destaque. O Llama 3.2 11B Vision oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o OLMo 2 13B oferece 32.8K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.2 11B Vision
IA Multimodal NativaO Llama 3.2 11B Vision da Meta é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 120 tokens/s, índice de inteligência de 66/
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
OLMo 2 13B
Modelo Base de Pesos AbertosO OLMo 2 13B da AI2 é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 33K, velocidade de 130 tokens/s, índice de inteligência de 71/100 e tarifa de
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.2 11B Vision has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- OLMo 2 13B is faster at 130 tok/s vs 120 tok/s.
| Feature | Llama 3.2 11B Vision | OLMo 2 13B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 66 | 71 |
Provider | Meta | AI2 |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 11B Vision · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1285)
- Taxa de transferência rápida de 120 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 310 ms
- Pesos abertos (11B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
OLMo 2 13B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 33K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 66% · Arena Elo 1200)
- Taxa de transferência rápida de 130 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 310 ms
- Pesos abertos (13B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.2 11B Vision | OLMo 2 13B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 3K | 10K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.2 11B Vision | OLMo 2 13B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision | olmo-2-13b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-09 | 2024-11 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | August 2024 |
| Architecture | Multimodal cross-attention vision-language transformer | Fully Open Research Transformer (Data, Code & Weights) |
| Parameters | 11B | 13B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) · 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) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 24 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 8 GB VRAM (4-bit Quantized) · 28 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 |
Llama 3.2 11B Vision vs OLMo 2 13B: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.2 11B Vision or OLMo 2 13B?
OLMo 2 13B is more intelligent. It scores 71 compared with 66 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
OLMo 2 13B is faster, generating 130 tokens per second compared with 120 tokens per second.
Which model has a larger context window?
Llama 3.2 11B Vision has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
Veredito
Tanto Llama 3.2 11B Vision (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto OLMo 2 13B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: OLMo 2 13B lidera em inteligência geral e programação, OLMo 2 13B oferece geração mais rápida e Llama 3.2 11B Vision apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Llama 3.2 11B Vision ou OLMo 2 13B?+
Nas avaliações de inteligência e código, OLMo 2 13B leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Llama 3.2 11B Vision ou OLMo 2 13B?+
O Llama 3.2 11B Vision custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o OLMo 2 13B custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Llama 3.2 11B Vision é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Llama 3.2 11B Vision suporta 128K tokens de contexto contra 32.8K tokens do OLMo 2 13B, enquanto OLMo 2 13B entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Meta e AI2 e benchmarks independentes (2026).