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 et Qwen 2.5 7B Instruct de Alibaba sont deux modèles d’IA de premier plan. Aya Expanse 8B propose une fenêtre de contexte de 8.2K tokens au tarif de $0.08/$0.16 par million de tokens, tandis que Qwen 2.5 7B Instruct offre 131.1K tokens de contexte à $0.06/$0.12 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Aya Expanse 8B
Modèle Multilingue GlobalAya Expanse 8B de Cohere est un modèle d’IA conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, offrant une fenêtre de contexte de 8K, une vitesse de 135 tokens/s, un indice d’intelligence de 36/100 e
$0.08 / 1M
$0.16 / 1M
8.2K tokens
24%
Qwen 2.5 7B Instruct
Modèle Léger et ÉconomiqueQwen 2.5 7B Instruct de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’intellige
$0.06 / 1M
$0.12 / 1M
131.1K tokens
28.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 8B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 8K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 40%)
- Débit rapide de 135 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 300 ms
- Poids ouverts (8B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Qwen 2.5 7B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 36.8%)
- Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 290 ms
- Poids ouverts (7B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Aya Expanse 8B (Conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Qwen 2.5 7B Instruct (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Aya Expanse 8B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Aya Expanse 8B assure un débit supérieur et Qwen 2.5 7B Instruct offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Aya Expanse 8B ou Qwen 2.5 7B Instruct ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Aya Expanse 8B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Aya Expanse 8B et Qwen 2.5 7B Instruct ?+
Aya Expanse 8B est facturé $0.08 / $0.16 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.06 / $0.12 pour Qwen 2.5 7B Instruct. En coût pondéré, Qwen 2.5 7B Instruct est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Aya Expanse 8B prend en charge 8.2K tokens contre 131.1K tokens pour Qwen 2.5 7B Instruct. Côté vitesse de génération, Aya Expanse 8B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Cohere et Alibaba, fiches système et benchmarks indépendants (2026).