CohereSprachmodell
Aya Vision 32B
Für Aya Vision 32B gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
20von 100wie im Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
Aya Vision 32B erweitert Coheres multilingualen Aya-Ansatz um visuelle Eingaben. Das offene Vision-Language-Modell verarbeitet Text und Bilder und ist für OCR, Bildbeschreibung, visuelles Reasoning, Zusammenfassungen, visuelle Fragen und Code aus Bildern gedacht. Der Vision-Encoder basiert auf SigLIP2, während ein Adapter ihn mit dem Aya-Expanse-Sprachmodell verbindet.
Die Modellkarte nennt 23 Sprachen, 32 Milliarden Parameter und bis zu zwölf Bildkacheln plus Vorschaubild pro Anfrage. Die Ausgabe bleibt textbasiert. Aya Vision 8B ist die kleinere multimodale Familienvariante.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 84 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
AyaVisionBench win rate vs Llama 3.2 90B Vision (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.9
- Bewertung
- 63.9
- Messgröße
- pairwise win rate
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AyaVisionBench; 23-language average
- Kategorie
- multimodal
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Cohere for AI Aya Vision win-rate figure
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exaktes Aya-Vision-32B-Veröffentlichungsmodell. Die Abbildung vergleicht Gewinn-, Verlust- und Gleichstandsraten auf AyaVisionBench; laut Artikel sind die Ergebnisse über 23 Sprachen gemittelt. Die Modellkarte nennt Claude 3.7 Sonnet als Richtermodell. Promptdetails und die Zahl der Bewertungen werden nicht angegeben.
AyaVisionBench win rate vs Molmo 72B (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 58.9
- Bewertung
- 58.9
- Messgröße
- pairwise win rate
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AyaVisionBench; 23-language average
- Kategorie
- multimodal
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Cohere for AI Aya Vision win-rate figure
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exaktes Aya-Vision-32B-Veröffentlichungsmodell. Die Abbildung vergleicht Gewinn-, Verlust- und Gleichstandsraten auf AyaVisionBench; laut Artikel sind die Ergebnisse über 23 Sprachen gemittelt. Die Modellkarte nennt Claude 3.7 Sonnet als Richtermodell. Promptdetails und die Zahl der Bewertungen werden nicht angegeben.
AyaVisionBench win rate vs Qwen2.5-VL 72B (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50.2
- Bewertung
- 50.2
- Messgröße
- pairwise win rate
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AyaVisionBench; 23-language average
- Kategorie
- multimodal
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Cohere for AI Aya Vision win-rate figure
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exaktes Aya-Vision-32B-Veröffentlichungsmodell. Die Abbildung vergleicht Gewinn-, Verlust- und Gleichstandsraten auf AyaVisionBench; laut Artikel sind die Ergebnisse über 23 Sprachen gemittelt. Die Modellkarte nennt Claude 3.7 Sonnet als Richtermodell. Promptdetails und die Zahl der Bewertungen werden nicht angegeben.
AyaVisionBench win rate vs Pangea 7B (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 79.1
- Bewertung
- 79.1
- Messgröße
- pairwise win rate after model-scale stage
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AyaVisionBench; 23-language average
- Kategorie
- multimodal
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Cohere for AI Aya Vision model-scale win-rate figure
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die letzte Stufe „+Model Scale“ der Abbildung entspricht Cohere zufolge der Skalierung von 8B auf 32B. Cohere beschreibt den Wert als AyaVisionBench-Gewinnrate gegen Pangea 7B, gemittelt über 23 Sprachen. Die Abbildung nennt ausdrücklich 79,1 %; es wurde kein Balkenwert geschätzt.
G-MMLU Lite (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.58
- Bewertung
- 63.58
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- language-understanding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Aya Vision technical report, arXiv:2505.08751v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Aya Vision 32B, Text-only-Benchmarktabelle der Arbeit. Die Tabelle nennt keine Prompt-Shot-Anzahl.
MGSM (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 79.46
- Bewertung
- 79.46
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- mathematical-reasoning
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Aya Vision technical report, arXiv:2505.08751v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Aya Vision 32B, Text-only-Benchmarktabelle der Arbeit. Die Tabelle nennt keine Prompt-Shot-Anzahl.
IFEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 78.5
- Bewertung
- 78.5
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- language-understanding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Aya Vision technical report, arXiv:2505.08751v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Aya Vision 32B, Text-only-Benchmarktabelle der Arbeit. Die Tabelle nennt keine Prompt-Shot-Anzahl.
m-ArenaHard win rate vs Llama 3.2 90B Vision (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 43.2
- Bewertung
- 43.2
- Messgröße
- pairwise win rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- open-ended-generation
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Aya Vision technical report, arXiv:2505.08751v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. m-ArenaHard, paarweise Text-only-Evaluation, Mittel über 23 Sprachen; GPT-4o-2024-11-20 als Judge.
m-ArenaHard win rate vs Molmo 72B (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.3
- Bewertung
- 77.3
- Messgröße
- pairwise win rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- open-ended-generation
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Aya Vision technical report, arXiv:2505.08751v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. m-ArenaHard, paarweise Text-only-Evaluation, Mittel über 23 Sprachen; GPT-4o-2024-11-20 als Judge.
m-ArenaHard win rate vs Qwen 2.5 VL 72B (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50.9
- Bewertung
- 50.9
- Messgröße
- pairwise win rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- open-ended-generation
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Aya Vision technical report, arXiv:2505.08751v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. m-ArenaHard, paarweise Text-only-Evaluation, Mittel über 23 Sprachen; GPT-4o-2024-11-20 als Judge.
Cedar accuracy, multimodal (reported Avg.) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 39.4
- Bewertung
- 39.4
- Messgröße
- standard accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- multilingual-cultural-reasoning
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Cedar independent evaluation, arXiv:2601.13024v1
- Status
- disputed
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Aya-Vision-32B-Checkpoint von CohereLabs, Cedar-Tabelle 1, Spalte Avg., multimodal-Teilmenge; die Arbeit definiert Avg. als Makromittel über Sprachen.
- Einordnung
- Die Arbeit bezeichnet den Aggregatwert als Makromittel über Sprachen. Der veröffentlichte Aggregatwert weicht jedoch vom Mittel der angezeigten nicht fehlenden Sprachwerte ab. Der Wert bleibt strittig und wird nicht rechnerisch angeglichen.
Cedar accuracy, text-only (reported Avg.) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 43.88
- Bewertung
- 43.88
- Messgröße
- standard accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- multilingual-cultural-reasoning
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Cedar independent evaluation, arXiv:2601.13024v1
- Status
- disputed
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Aya-Vision-32B-Checkpoint von CohereLabs, Cedar-Tabelle 1, Spalte Avg., text-only-Teilmenge; die Arbeit definiert Avg. als Makromittel über Sprachen.
- Einordnung
- Die Arbeit bezeichnet den Aggregatwert als Makromittel über Sprachen. Der veröffentlichte Aggregatwert weicht jedoch vom Mittel der angezeigten nicht fehlenden Sprachwerte ab. Der Wert bleibt strittig und wird nicht rechnerisch angeglichen.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026
Aya Vision 32BCommand A Translate 20Codestral-22B-v0.1 19DBRX 19Llama 3.1 70B 19
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu Aya Vision 32B
Wie groß ist das Kontextfenster von Aya Vision 32B?
16.000 Token. So viel Text liest Aya Vision 32B auf einmal, das sind rund 20 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
Kann ich Aya Vision 32B lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von Cohere
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- CC BY-NC-4.0
- Parameter
- 32 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 31 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.