Aya Vision 8B vs Command R7B Arabic
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Aya Vision 8B von Cohere und Command R7B Arabic von Cohere gehören zu den führenden KI-Modellen. Aya Vision 8B bietet ein Kontextfenster von 16K Tokens bei API-Preisen von $0.10/$0.25 pro 1M Tokens, während Command R7B Arabic 128K Tokens Kontext zu $0.07/$0.20 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Aya Vision 8B
Mehrsprachiges KI-ModellAya Vision 8B von Cohere ist ein KI-Modell für präzise mehrsprachige Übersetzung, globale Kommunikation und sprachübergreifende Analysen mit 16K Kontextfenster, 110 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 38/100 und $0.1/$0.25 pro 1M
$0.10 / 1M
$0.25 / 1M
16K tokens
22%
Command R7B Arabic
Open-Weights-BasismodellCommand R7B Arabic von Cohere ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 135 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 39/100 und $0.07/$0.2 pro 1M Toke
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
26%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Command R7B Arabic is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R7B Arabic has a larger context window (128K vs 16K tokens).
- Command R7B Arabic is faster at 135 tok/s vs 110 tok/s.
- Command R7B Arabic leads on SWE-bench coding (26.0% vs 22.0%).
| Feature | Aya Vision 8B | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 39 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.07 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.25 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 16K tokens~24 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 135 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22% | 26% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 41% | 43% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Vision 8B · Strengths & Key Advantages
- 16K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 41%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 110 Token/Sekunde bei nur 350 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (8B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 135 Token/Sekunde bei nur 310 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (7B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aya Vision 8B | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Aya Vision 8B | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-vision-8b | command-r7b-arabic |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-03 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | December 2024 |
| Architecture | Multilingual Vision-Language Transformer | Arabic-Specialized RAG Transformer |
| Parameters | 8B | 7B |
| 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) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 16K window | Flat rate ($0.07/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Cached input at $0.02/1M tokens |
| 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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 4 GB VRAM (4-bit Quantized) · 15 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 |
Aya Vision 8B vs Command R7B Arabic: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Vision 8B or Command R7B Arabic?
Command R7B Arabic is more intelligent. It scores 39 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R7B Arabic is faster, generating 135 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Command R7B Arabic is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command R7B Arabic has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.35s.
Which model has a larger context window?
Command R7B Arabic has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 16K tokens.
Fazit
Sowohl Aya Vision 8B (Optimal für präzise mehrsprachige Übersetzung, globale Kommunikation und sprachübergreifende Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Command R7B Arabic (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Command R7B Arabic führt bei komplexem Reasoning und Coding, Command R7B Arabic liefert den höheren Token-Durchsatz und Command R7B Arabic ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Aya Vision 8B oder Command R7B Arabic?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Command R7B Arabic vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Aya Vision 8B und Command R7B Arabic?+
Aya Vision 8B kostet $0.10 / $0.25 pro 1M Input-/Output-Tokens, Command R7B Arabic liegt bei $0.07 / $0.20. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Command R7B Arabic günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Aya Vision 8B bietet 16K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Command R7B Arabic. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Command R7B Arabic vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Cohere und Cohere, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).