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Head-to-Head Model Comparison

Command R7B vs Aya Expanse 32B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Command R7B vs Aya Expanse 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Cohere का Command R7B और Cohere का Aya Expanse 32B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Command R7B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.07/$0.20 प्रति 1M टोकन है, जबकि Aya Expanse 32B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.25/$0.50 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Cohere

Command R7B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Cohere का Command R7B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 140 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.07/$0.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 38/100 इंटेलीजेंस स्कोर

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

27%

Cohere

Aya Expanse 32B

बहुभाषी वैश्विक AI मॉडल

Cohere का Aya Expanse 32B बहुभाषी अनुवाद, वैश्विक संवाद और क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.25/$0.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 44/100 इंटेलीजेंस स्कोर प

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

33.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand R7BAya Expanse 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3844
Provider
CohereCohere
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s85 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Aya Expanse 32B
+6.5% SWE-bench lead
Cost
Command R7B
2.9x cheaper monthly runtime
Speed
Command R7B
+65% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Command R7BAya Expanse 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

27%vs33.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

42.5%vs50%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

66%vs73%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1215ptsvs1265pts
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

68%vs72%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs85 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Command R7B0.29s
Aya Expanse 32B0.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command R7B3.86s
Aya Expanse 32B6.32s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Command R7B Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.07/1M in · $0.2/1M out
Aya Expanse 32B Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
Command R7B saves approximately $0.60 / month (66%) under this workload.2.9x Savings

Command R7B · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
  • 140 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 290ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (7B) — 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

Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
  • 85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 440ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (32B) — 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.

MetricCommand R7BAya Expanse 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.18
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand R7BAya Expanse 32B
Official API Model ID (SDK)command-r7baya-expanse-32b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-122024-10
Knowledge CutoffOctober 2024August 2024
ArchitectureEfficient Compact RAG TransformerHigh-Capacity Multilingual Transformer
Parameters7B32B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensCached input at $0.06/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Command R7B vs Aya Expanse 32B: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Command R7B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Aya Expanse 32B (बहुभाषी अनुवाद, वैश्विक संवाद और क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Aya Expanse 32B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Command R7B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Command R7B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Command R7B या Aya Expanse 32B में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Aya Expanse 32B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Command R7B और Aya Expanse 32B में किसका API सस्ता है?+

Command R7B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.07 / $0.20 प्रति 1M टोकन है और Aya Expanse 32B की $0.25 / $0.50 है। समग्र लागत में Command R7B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Command R7B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Aya Expanse 32B में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Command R7B तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Cohere और Cohere आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।