Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Aya Expanse 8B de Cohere y Qwen 2.5 7B Instruct de Alibaba compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Aya Expanse 8B ofrece una ventana de contexto de 8.2K tokens a $0.08/$0.16 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Qwen 2.5 7B Instruct ofrece 131.1K tokens de contexto a $0.06/$0.12 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Aya Expanse 8B
Modelo Multilingüe GlobalAya Expanse 8B de Cohere es un modelo de IA diseñado para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, con ventana de contexto de 8K, velocidad de 135 tokens/s, índice de inteligencia de 36/100 y tarifa de
$0.08 / 1M
$0.16 / 1M
8.2K tokens
24%
Qwen 2.5 7B Instruct
Modelo Ligero y EconómicoQwen 2.5 7B Instruct de Alibaba es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 130 tokens/s, índice de inteligencia de 35/100 y tarifa de
$0.06 / 1M
$0.12 / 1M
131.1K tokens
28.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Qwen 2.5 7B Instruct is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen 2.5 7B Instruct has a larger context window (131K vs 8K tokens).
- Aya Expanse 8B is faster at 135 tok/s vs 130 tok/s.
- Qwen 2.5 7B Instruct leads on SWE-bench coding (28.5% vs 24.0%).
| Característica | Aya Expanse 8B | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 36 | 35 |
Provider | Cohere | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.06 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.16 / 1M | $0.12 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 24% | 28.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 40% | 36.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 8B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 8K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 40%)
- Rendimiento ágil de 135 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 300 ms
- Pesos abiertos (8B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Qwen 2.5 7B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 36.8%)
- Rendimiento ágil de 130 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 290 ms
- Pesos abiertos (7B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aya Expanse 8B | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Aya Expanse 8B | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-expanse-8b | qwen-2-5-7b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-10 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | August 2024 | June 2024 |
| Architecture | Compact Multilingual Dense Transformer | Dense Autoregressive 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 ($0.08/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.06/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Cached input at $0.012/1M 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) · 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Expanse 8B or Qwen 2.5 7B Instruct?
Aya Expanse 8B is more intelligent. It scores 36 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Expanse 8B is faster, generating 135 tokens per second compared with 130 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen 2.5 7B Instruct is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen 2.5 7B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.30s.
Which model has a larger context window?
Qwen 2.5 7B Instruct has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 8.2K tokens.
Veredicto
Tanto Aya Expanse 8B (Ideal para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Qwen 2.5 7B Instruct (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Aya Expanse 8B lidera en inteligencia general y programación, Aya Expanse 8B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen 2.5 7B Instruct resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Aya Expanse 8B o Qwen 2.5 7B Instruct?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Aya Expanse 8B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Aya Expanse 8B frente a Qwen 2.5 7B Instruct?+
Aya Expanse 8B cuesta $0.08 / $0.16 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Qwen 2.5 7B Instruct cuesta $0.06 / $0.12. En costo combinado, Qwen 2.5 7B Instruct es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Aya Expanse 8B cuenta con 8.2K tokens de contexto frente a 131.1K tokens de Qwen 2.5 7B Instruct. En velocidad de inferencia, Aya Expanse 8B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Cohere y Alibaba, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).