হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Command R7B vs Aya Expanse 32B

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Command R7B vs Aya Expanse 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Command R7B by Cohere and Aya Expanse 32B by Cohere represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Command R7B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Command R7B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Command R7B leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Cohere

Command R7B

স্মল RAG

লাইটওয়েট 7B প্যারামিটার রিট্রিভাল ইঞ্জিন bringing Cohere উদ্ধৃতি গ্রাউন্ডিং এবং 128K কনটেক্সট প্রতি একক-GPU এজ servers.

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

27%

Cohere

Aya Expanse 32B

বহুভাষিক ৩২B

উচ্চ-সক্ষমতা 32B বহুভাষিক মডেল প্রদানকারী শ্রেষ্ঠ পারফরম্যান্স জুড়ে 23 বৈশ্বিক ভাষাসমূহ সহ rich সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ এবং 128K কনটেক্সট.

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

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%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যCommand R7BAya Expanse 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3844
Provider
CohereCohere
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s85 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 ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Aya Expanse 32B
+6.5% SWE-bench lead
খরচ
Command R7B
2.9x cheaper monthly runtime
স্পিড
Command R7B
+65% faster generation
কনটেক্সট
Tied
128K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Command R7BAya Expanse 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

27%vs33.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

42.5%vs50%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

66%vs73%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1215ptsvs1265pts
Long-Context Reasoning

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

68%vs72%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs85 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Command R7B0.29s
Aya Expanse 32B0.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command R7B3.86s
Aya Expanse 32B6.32s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Command R7B মাসিক API বিল
$0.32 / month
$0.07/1M in · $0.2/1M out
Aya Expanse 32B মাসিক API বিল
$0.92 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
Command R7B saves approximately $0.60 / month (66%) under this workload.2.9x Savings

Command R7B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Remarkable 128K কনটেক্সট RAG পারফরম্যান্স মধ্যে আল্ট্রা-কমপ্যাক্ট 7B size
  • উচ্চ ইনফারেন্স velocity এর 140 টোকেন/sec এর ওপর একক GPU cards
  • নির্মিত-মধ্যে যাচাইযোগ্য উদ্ধৃতি নিষ্কাশন এবং টুল ব্যবহার
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Reduced রিজনিং সক্ষমতা এর তুলনায় Command R এবং R+
  • টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ মাল্টিমোডাল সক্ষমতা

Aya Expanse 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Substantially উচ্চতর রিজনিং এবং factual সঠিকতা মধ্যে non-English ভাষাসমূহ
  • Generous 128K কনটেক্সট উইন্ডো এর জন্য দীর্ঘ বহুভাষিক নথি অনুবাদ
  • ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive license এর জন্য বৈশ্বিক researchers এবং enterprises
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Slightly কম কোডিং বেঞ্চমার্ক চেয়ে English-centric 32B peers
  • প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য GPU VRAM এর জন্য মাল্টি-টার্ন লোকাল সার্ভিং

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricCommand R7BAya Expanse 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.18
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যCommand R7BAya Expanse 32B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)command-r7baya-expanse-32b
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2024-122024-10
নলেজ কাটঅফOctober 2024August 2024
আর্কিটেকচারEfficient Compact RAG TransformerHigh-Capacity Multilingual Transformer
প্যারামিটার স্কেল7B32B
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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
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 TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.02/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI 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 কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / 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 ক্লাসিফিকেশনOpen-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 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtexttext
আউটপুট মডালিটিtexttext

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

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Command R7B if your priority is Edge RAG applications, local legal search, and budget-constrained API pipelines. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Aya Expanse 32B if your workflow prioritizes Global enterprise communications, international legal translation, and academic research. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Command R7B compare to Aya Expanse 32B in API token pricing and cost per token?+

Command R7B costs $0.07 per 1M input tokens and $0.20 per 1M output tokens, whereas Aya Expanse 32B costs $0.25 input and $0.50 output. Overall, Command R7B is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.

Which model has a larger context window: Command R7B or Aya Expanse 32B?+

Both Command R7B and Aya Expanse 32B offer an identical context window of 128K tokens (~96k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.

Which AI model is better for software engineering and coding: Command R7B or Aya Expanse 32B?+

Command R7B scores 27% on SWE-bench Verified while Aya Expanse 32B scores 33.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Aya Expanse 32B holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Command R7B and Aya Expanse 32B?+

Command R7B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Aya Expanse 32B focuses on standard fast inference.

How does inference speed (tokens per second) compare between Command R7B and Aya Expanse 32B?+

Command R7B generates approximately 140 tokens per second, while Aya Expanse 32B delivers 85 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Command R7B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Command R7B and Aya Expanse 32B to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Command R7B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Aya Expanse 32B. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs