Command A Vision vs Gemma 3n
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Cohere का Command A Vision और Google का Gemma 3n दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Command A Vision में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.50/$10.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemma 3n में 32K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Command A Vision
नेटिव मल्टीमॉडल AICohere का Command A Vision टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 53/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
45%
Gemma 3n
ऑडियो और स्पीच AI मॉडलGoogle का Gemma 3n प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 32K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 150 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32K tokens
N/A
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Gemma 3n is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command A Vision has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Gemma 3n is faster at 150 tok/s vs 65 tok/s.
| Feature | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 53 | 52 |
Provider | Cohere | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.50 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.02 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 150 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.00 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command A Vision · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 62.5%)
- 65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 550ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential (~110B+)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
- पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
- उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है
Gemma 3n · Strengths & Key Advantages
- 32K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1220)
- 150 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 220ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (2B / 5B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
- पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.80 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-vision | models/gemma-3n |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-07 | 2025-06 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | March 2025 |
| Architecture | Enterprise Multimodal Agent Transformer | Edge-optimized multimodal transformer with audio support |
| Parameters | Confidential (~110B+) | 2B / 5B |
| 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 ($2.5/1M in) across full 128K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.75/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 68 GB VRAM (4-bit Quantized) · 237 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, vision | text, vision, audio |
| Output Modalities | text | text |
Command A Vision vs Gemma 3n: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Command A Vision or Gemma 3n?
Command A Vision is more intelligent. It scores 53 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 3n is faster, generating 150 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 3n is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemma 3n has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.55s.
Which model has a larger context window?
Command A Vision has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
निष्कर्ष
Command A Vision (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemma 3n (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Command A Vision जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemma 3n तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemma 3n बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Command A Vision या Gemma 3n में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Command A Vision आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Command A Vision और Gemma 3n में किसका API सस्ता है?+
Command A Vision की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.50 / $10.00 प्रति 1M टोकन है और Gemma 3n की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Gemma 3n अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Command A Vision में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemma 3n में 32K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemma 3n तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
स्रोत: Cohere और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।