Aya Vision 8B vs Command R7B Arabic
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Aya Vision 8B di Cohere e Command R7B Arabic di Cohere sono due modelli di IA di riferimento. Aya Vision 8B offre una finestra di contesto di 16K token a $0.10/$0.25 per milione di token, mentre Command R7B Arabic mette a disposizione 128K token di contesto a $0.07/$0.20 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Aya Vision 8B
Modello Multilingue GlobaleAya Vision 8B di Cohere è un modello di IA progettato per la traduzione multilingue ad alta precisione e la comunicazione aziendale globale, con finestra di contesto da 16K, velocità di 110 token/s, indice di intelligenza di 38/100 e tariff
$0.10 / 1M
$0.25 / 1M
16K tokens
22%
Command R7B Arabic
Modello Base a Pesi ApertiCommand R7B Arabic di Cohere è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 128K, velocità di 135 token/s, indice di intelligenza di 39/
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
26%
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- Command R7B Arabic is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R7B Arabic has a larger context window (128K vs 16K tokens).
- Command R7B Arabic is faster at 135 tok/s vs 110 tok/s.
- Command R7B Arabic leads on SWE-bench coding (26.0% vs 22.0%).
| Feature | Aya Vision 8B | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 39 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.07 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.25 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 16K tokens~24 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 | 110 tok/s | 135 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22% | 26% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 41% | 43% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkPunteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Vision 8B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 16K con capacità massima di output fino a 4K token (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 41%)
- Throughput elevato di 110 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 350 ms
- Pesi aperti (8B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 4K token (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
- Throughput elevato di 135 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 310 ms
- Pesi aperti (7B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aya Vision 8B | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Aya Vision 8B | Command R7B Arabic |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-vision-8b | command-r7b-arabic |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-03 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | December 2024 |
| Architecture | Multilingual Vision-Language Transformer | Arabic-Specialized RAG 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 ($0.1/1M in) across full 16K window | Flat rate ($0.07/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Aya Vision 8B vs Command R7B Arabic: Risposte Rapide (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Vision 8B or Command R7B Arabic?
Command R7B Arabic is more intelligent. It scores 39 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R7B Arabic is faster, generating 135 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Command R7B Arabic is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command R7B Arabic has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.35s.
Which model has a larger context window?
Command R7B Arabic has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 16K tokens.
Verdetto
Sia Aya Vision 8B (Ideale per la traduzione multilingue ad alta precisione e la comunicazione aziendale globale, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Command R7B Arabic (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Command R7B Arabic guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Command R7B Arabic garantisce una generazione più rapida e Command R7B Arabic offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Aya Vision 8B o Command R7B Arabic?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Command R7B Arabic. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Aya Vision 8B e Command R7B Arabic?+
Aya Vision 8B costa $0.10 / $0.25 per milione di token di input/output, mentre Command R7B Arabic costa $0.07 / $0.20. Nel costo combinato, Command R7B Arabic risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Aya Vision 8B supporta 16K token di contesto contro 128K token di Command R7B Arabic, mentre Command R7B Arabic offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Aya Vision 8B vs Mistral Small 3: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Command R7B Arabic vs Command R7B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Command R7B Arabic vs Mistral Small 3: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Phi-4 Multimodal vs Command R7B Arabic: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Cohere e Cohere, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).