Falcon 3 180B vs Command R7B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Falcon 3 180B von TII und Command R7B von Cohere gehören zu den führenden KI-Modellen. Falcon 3 180B bietet ein Kontextfenster von 32.8K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Command R7B 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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Falcon 3 180B
Open-Weights-BasismodellFalcon 3 180B von TII ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 33K Kontextfenster, 50 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 78/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
Command R7B
Open-Weights-BasismodellCommand R7B von Cohere ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 140 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 38/100 und $0.07/$0.2 pro 1M Token.
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
27%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Falcon 3 180B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R7B has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- Command R7B is faster at 140 tok/s vs 50 tok/s.
| Feature | Falcon 3 180B | Command R7B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 38 |
Provider | TII | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.07 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 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 | 50 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 27% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 54% | 42.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.02 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte 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.
Falcon 3 180B · Strengths & Key Advantages
- 33K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (GPQA Diamond 54% · MMLU-Pro 76%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 50 Token/Sekunde bei nur 710 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (180B) 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 · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 140 Token/Sekunde bei nur 290 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 | Falcon 3 180B | Command R7B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Falcon 3 180B | Command R7B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | falcon-3-180b | command-r7b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-12 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | October 2024 |
| Architecture | High-Scale Dense Open Transformer | Efficient Compact RAG Transformer |
| Parameters | 180B | 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.07/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 112 GB VRAM (4-bit Quantized) · 387 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Falcon 3 180B vs Command R7B: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Falcon 3 180B or Command R7B?
Falcon 3 180B is more intelligent. It scores 78 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R7B is faster, generating 140 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Falcon 3 180B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (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 0.71s.
Which model has a larger context window?
Command R7B has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
Fazit
Sowohl Falcon 3 180B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Command R7B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Falcon 3 180B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Command R7B liefert den höheren Token-Durchsatz und Falcon 3 180B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Falcon 3 180B oder Command R7B?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Falcon 3 180B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Falcon 3 180B und Command R7B?+
Falcon 3 180B kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Command R7B liegt bei $0.07 / $0.20. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Falcon 3 180B günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Falcon 3 180B bietet 32.8K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Command R7B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Command R7B vorn.
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.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von TII und Cohere, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).