Command R7B vs Aya Expanse 32B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Command R7B de Cohere y Aya Expanse 32B de Cohere compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Command R7B ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.07/$0.20 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Aya Expanse 32B ofrece 128K tokens de contexto a $0.25/$0.50 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Command R7B
Modelo Base de Pesos AbiertosCommand R7B de Cohere es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 140 tokens/s, índice de inteligencia de 38/100 y tar
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
27%
Aya Expanse 32B
Modelo Multilingüe GlobalAya Expanse 32B de Cohere es un modelo de IA diseñado para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 85 tokens/s, índice de inteligencia de 44/100 y tarifa
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿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.
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.
Command R7B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
- Rendimiento ágil de 140 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
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- Rendimiento ágil de 85 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 440 ms
- Pesos abiertos (32B) 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 | 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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Command R7B | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-r7b | aya-expanse-32b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-12 | 2024-10 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | August 2024 |
| Architecture | Efficient Compact RAG Transformer | High-Capacity Multilingual Transformer |
| Parameters | 7B | 32B |
| 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 ($0.07/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Cached input at $0.06/1M 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) · 4 GB VRAM (4-bit Quantized) · 15 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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 |
Command R7B vs Aya Expanse 32B: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Command R7B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Aya Expanse 32B (Ideal para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Aya Expanse 32B lidera en inteligencia general y programación, Command R7B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Command R7B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Command R7B o Aya Expanse 32B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Aya Expanse 32B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Command R7B frente a Aya Expanse 32B?+
Command R7B cuesta $0.07 / $0.20 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Aya Expanse 32B cuesta $0.25 / $0.50. En costo combinado, Command R7B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Command R7B cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Aya Expanse 32B. En velocidad de inferencia, Command R7B 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 Cohere, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).