Command R7B Arabic vs Command R7B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Command R7B Arabic de Cohere et Command R7B de Cohere sont deux modèles d’IA de premier plan. Command R7B Arabic propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.07/$0.20 par million de tokens, tandis que Command R7B offre 128K tokens de contexte à $0.07/$0.20 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Command R7B Arabic
Modèle de Base à Poids OuvertsCommand R7B Arabic de Cohere est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 135 tokens/s, un indice d’intell
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
26%
Command R7B
Modèle de Base à Poids OuvertsCommand R7B de Cohere est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 140 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
27%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Command R7B is faster at 140 tok/s vs 135 tok/s.
- Command R7B leads on SWE-bench coding (27.0% vs 26.0%).
| Caractéristique | Command R7B Arabic | Command R7B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 39 | 38 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.07 / 1M | $0.07 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.05 / 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 | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 26% | 27% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 43% | 42.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.02 / 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.
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.
Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
- Débit rapide de 135 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 310 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
Command R7B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
- Débit rapide de 140 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 | Command R7B Arabic | Command R7B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Command R7B Arabic | Command R7B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-r7b-arabic | command-r7b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-02 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | October 2024 |
| Architecture | Arabic-Specialized RAG Transformer | Efficient Compact RAG Transformer |
| Parameters | 7B | 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 ($0.07/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.07/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M 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) | 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) · 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 |
Command R7B Arabic vs Command R7B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Command R7B Arabic or Command R7B?
Command R7B Arabic is more intelligent. It scores 39 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R7B is faster, generating 140 tokens per second compared with 135 tokens per second.
Which model has lower latency?
Command R7B has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.31s.
Verdict
Command R7B Arabic (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Command R7B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Command R7B Arabic domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Command R7B assure un débit supérieur et Command R7B Arabic offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Command R7B Arabic ou Command R7B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Command R7B Arabic prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Command R7B Arabic et Command R7B ?+
Command R7B Arabic est facturé $0.07 / $0.20 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.07 / $0.20 pour Command R7B. En coût pondéré, Command R7B Arabic est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Command R7B Arabic prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Command R7B. Côté vitesse de génération, Command R7B 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 Cohere, fiches système et benchmarks indépendants (2026).