Command R7B vs Aya Expanse 32B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Command R7B de Cohere et Aya Expanse 32B de Cohere sont deux modèles d’IA de premier plan. Command R7B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.07/$0.20 par million de tokens, tandis que Aya Expanse 32B offre 128K tokens de contexte à $0.25/$0.50 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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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%
Aya Expanse 32B
Modèle Multilingue GlobalAya Expanse 32B 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 128K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’intelligence de 44/100
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
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 · 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
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 440 ms
- Poids ouverts (32B) 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 | 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
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.) et Aya Expanse 32B (Conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Aya Expanse 32B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Command R7B assure un débit supérieur et Command R7B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Command R7B ou Aya Expanse 32B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Aya Expanse 32B 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 et Aya Expanse 32B ?+
Command R7B est facturé $0.07 / $0.20 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.25 / $0.50 pour Aya Expanse 32B. En coût pondéré, Command R7B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Command R7B prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Aya Expanse 32B. 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).