Command R7B vs Aya Expanse 32B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Cohere-এর Command R7B এবং Cohere-এর Aya Expanse 32B হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Command R7B মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.07/$0.20 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Aya Expanse 32B মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.25/$0.50 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Command R7B
ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেলCohere-এর Command R7B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 140 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.07/$0.2 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 38/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
27%
Aya Expanse 32B
বহুভাষিক এআই মডেলCohere-এর Aya Expanse 32B হলো বহুভাষিক অনুবাদ, ক্রস-লিঙ্গুয়াল বিশ্লেষণ ও বৈশ্বিক এন্টারপ্রাইজ কাজের জন্য প্রশিক্ষিত এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.25/$0.5 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 44/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Command R7B is 2.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R7B is faster at 140 tok/s vs 85 tok/s.
- Aya Expanse 32B leads on SWE-bench coding (33.5% vs 27.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Command R7B | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 44 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.07 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 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 | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 27% | 33.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 42.5% | 50% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.06 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Command R7B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 4K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
- 140 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 290ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (7B) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Aya Expanse 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 440ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (32B) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Command R7B | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.18 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Command R7B | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | command-r7b | aya-expanse-32b |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-12 | 2024-10 |
| নলেজ কাটঅফ | October 2024 | August 2024 |
| আর্কিটেকচার | Efficient Compact RAG Transformer | High-Capacity Multilingual Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 7B | 32B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.07/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.02/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 4 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 15 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Command R7B vs Aya Expanse 32B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Command R7B or Aya Expanse 32B?
Aya Expanse 32B is more intelligent. It scores 44 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R7B is faster, generating 140 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Command R7B is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command R7B has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.44s.
চূড়ান্ত মতামত
Command R7B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Aya Expanse 32B (বহুভাষিক অনুবাদ, ক্রস-লিঙ্গুয়াল বিশ্লেষণ ও বৈশ্বিক এন্টারপ্রাইজ কাজের জন্য প্রশিক্ষিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Aya Expanse 32B এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Command R7B সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Command R7B সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Command R7B নাকি Aya Expanse 32B কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Aya Expanse 32B এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Command R7B এবং Aya Expanse 32B-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Command R7B-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.07 / $0.20 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Aya Expanse 32B-এর মূল্য $0.25 / $0.50। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Command R7B বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Command R7B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন এবং Aya Expanse 32B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Command R7B দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aya Expanse 32B বনাম Llama 3.2 90B Vision: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Command R7B Arabic বনাম Command R7B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Command R7B বনাম Llama 3.3 70B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Falcon 3 180B বনাম Command R7B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Pixtral Large বনাম Aya Expanse 32B: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: Cohere ও Cohere অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।