Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Cohere의 Aya Expanse 8B와 Alibaba의 Qwen 2.5 7B Instruct는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Aya Expanse 8B는 8.2K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.08/$0.16(입력/출력)의 요금을 제공하며, Qwen 2.5 7B Instruct는 131.1K 토큰 컨텍스트와 $0.06/$0.12의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Aya Expanse 8B
글로벌 다국어 특화 모델Cohere의 Aya Expanse 8B 모델은 정교한 다국어 번역, 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션 및 교차 언어 분석에 최적화된 AI 모델로, 8K 컨텍스트 윈도우, 초당 135 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 36/100점(1M 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.16)을 제공합니다.
$0.08 / 1M
$0.16 / 1M
8.2K tokens
24%
Qwen 2.5 7B Instruct
경량 고효율 가성비 모델Alibaba의 Qwen 2.5 7B Instruct 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 130 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 35/100점(1M 토큰당 입력 $0.06 / 출력 $0.12)을 제공합니다.
$0.06 / 1M
$0.12 / 1M
131.1K tokens
28.5%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Qwen 2.5 7B Instruct is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen 2.5 7B Instruct has a larger context window (131K vs 8K tokens).
- Aya Expanse 8B is faster at 135 tok/s vs 130 tok/s.
- Qwen 2.5 7B Instruct leads on SWE-bench coding (28.5% vs 24.0%).
| Feature | Aya Expanse 8B | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 36 | 35 |
Provider | Cohere | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.06 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.16 / 1M | $0.12 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 24% | 28.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 40% | 36.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 8B · Strengths & Key Advantages
- 8K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 40%)
- 초당 135 토큰의 빠른 처리 속도와 300ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (8B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Qwen 2.5 7B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 36.8%)
- 초당 130 토큰의 빠른 처리 속도와 290ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (7B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aya Expanse 8B | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Aya Expanse 8B | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-expanse-8b | qwen-2-5-7b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-10 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | August 2024 | June 2024 |
| Architecture | Compact Multilingual Dense Transformer | Dense Autoregressive 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 ($0.08/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.06/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Cached input at $0.012/1M 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) · 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Expanse 8B or Qwen 2.5 7B Instruct?
Aya Expanse 8B is more intelligent. It scores 36 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Expanse 8B is faster, generating 135 tokens per second compared with 130 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen 2.5 7B Instruct is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen 2.5 7B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.30s.
Which model has a larger context window?
Qwen 2.5 7B Instruct has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 8.2K tokens.
종합 평가
Aya Expanse 8B(정교한 다국어 번역, 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션 및 교차 언어 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen 2.5 7B Instruct(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Aya Expanse 8B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Aya Expanse 8B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen 2.5 7B Instruct가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Aya Expanse 8B와 Qwen 2.5 7B Instruct 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Aya Expanse 8B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Aya Expanse 8B와 Qwen 2.5 7B Instruct의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Aya Expanse 8B는 100만 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.16이며, Qwen 2.5 7B Instruct는 입력 $0.06 / 출력 $0.12입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen 2.5 7B Instruct가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Aya Expanse 8B가 8.2K 토큰, Qwen 2.5 7B Instruct가 131.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Aya Expanse 8B가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Cohere 및 Alibaba 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).