Command R7B Arabic vs Mistral Small 3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのCommand R7B ArabicとMistral AIのMistral Small 3は、注目度の高い主要AIモデルです。Command R7B Arabicは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.07/出力$0.20、一方のMistral Small 3は32K トークンのコンテキストで入力$0.10/出力$0.30です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Command R7B Arabic
オープンウェイト基盤モデルCohere の Command R7B Arabic は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 135 トークンの生成速度、知能指数 39/100（1Mトークンあたり入力$0.07・出力$0.2）を実現しています。
$0.07 / 1M
$0.20 / 1M
128K tokens
26%
Mistral Small 3
オープンウェイト基盤モデルMistral AI の Mistral Small 3 は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。32K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 41/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.3）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
32K tokens
31.5%
ひと目でわかる主な違い
- Command R7B Arabic is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R7B Arabic has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Command R7B Arabic is faster at 135 tok/s vs 105 tok/s.
- Mistral Small 3 leads on SWE-bench coding (31.5% vs 26.0%).
| Feature | Command R7B Arabic | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 39 | 41 |
Provider | Cohere | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.07 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.09 / 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 | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 26% | 31.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 43% | 46.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.05 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%）
- 毎秒 135 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 310ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (7B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Mistral Small 3 · Strengths & Key Advantages
- 32K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 31.5% · GPQA Diamond 46.5%）
- 毎秒 105 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 380ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (24B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command R7B Arabic | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.08 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command R7B Arabic | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-r7b-arabic | mistral-small-3-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-02 | 2025-01 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | December 2024 |
| Architecture | Arabic-Specialized RAG Transformer | Compact Dense Transformer |
| Parameters | 7B | 24B |
| 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 ($0.1/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Cached input at $0.05/1M 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) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 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 Mistral Small 3: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Command R7B Arabic or Mistral Small 3?
Mistral Small 3 is more intelligent. It scores 41 compared with 39 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R7B Arabic is faster, generating 135 tokens per second compared with 105 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Command R7B Arabic is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.09 (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 0.38s.
Which model has a larger context window?
Command R7B Arabic has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
総合評価
Command R7B Arabic（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とMistral Small 3（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではMistral Small 3がリードし、応答速度とスループットではCommand R7B Arabicが優れ、APIコスト効率ではCommand R7B Arabicが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Command R7B Arabic と Mistral Small 3 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Mistral Small 3 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Command R7B Arabic と Mistral Small 3 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Command R7B Arabic は100万トークンあたり入力$0.07 / 出力$0.20、Mistral Small 3 は入力$0.10 / 出力$0.30です。総合的なコスト効率では Command R7B Arabic がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Command R7B Arabic が 128K トークン、Mistral Small 3 が 32K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Command R7B Arabic がリードしています。
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.
公的ソース: CohereおよびMistral AI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。