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Head-to-Head Model Comparison

Command R7B Arabic vs Command R7B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Command R7B Arabic vs Command R7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Cohere의 Command R7B Arabic와 Cohere의 Command R7B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Command R7B Arabic는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.07/$0.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Command R7B는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.07/$0.20의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

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

Command R7B Arabic

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Cohere의 Command R7B Arabic 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 135 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 39/100점(1M 토큰당 입력 $0.07 / 출력 $0.2)을 제공합니다.

Intelligence Index39 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

26%

Cohere

Command R7B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Cohere의 Command R7B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 140 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 38/100점(1M 토큰당 입력 $0.07 / 출력 $0.2)을 제공합니다.

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

27%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Command R7B is faster at 140 tok/s vs 135 tok/s.
  • Command R7B leads on SWE-bench coding (27.0% vs 26.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand R7B ArabicCommand R7B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3938
Provider
CohereCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$0.07 / 1M$0.07 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.05 / 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
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
135 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
26%27%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
43%42.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.02 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Command R7B
+1.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Command R7B
+4% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Command R7B ArabicCommand R7B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

26%vs27%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

43%vs42.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

67%vs66%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1225ptsvs1215pts
Long-Context Reasoning

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

70%vs68%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

135 tok/s vs140 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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 R7B Arabic0.31s
Command R7B0.29s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command R7B Arabic4.01s
Command R7B3.86s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 Arabic Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.07/1M in · $0.2/1M out
Command R7B Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.07/1M in · $0.2/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Command R7B Arabic · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
  • 초당 135 토큰의 빠른 처리 속도와 310ms에 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

Command R7B · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
  • 초당 140 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.

MetricCommand R7B ArabicCommand R7B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.05
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand R7B ArabicCommand R7B
Official API Model ID (SDK)command-r7b-arabiccommand-r7b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-022024-12
Knowledge CutoffDecember 2024October 2024
ArchitectureArabic-Specialized RAG TransformerEfficient Compact RAG Transformer
Parameters7B7B
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 ($0.07/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensCached input at $0.02/1M 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) · 4 GB VRAM (4-bit Quantized) · 15 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 Arabic vs Command R7B: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Command R7B Arabic or Command R7B?

Command R7B Arabic is more intelligent. It scores 39 compared with 38 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Command R7B is faster, generating 140 tokens per second compared with 135 tokens per second.

Which model has lower latency?

Command R7B has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.31s.

종합 평가

Command R7B Arabic(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Command R7B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Command R7B Arabic가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Command R7B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Command R7B Arabic가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Command R7B Arabic와 Command R7B 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Command R7B Arabic가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Command R7B Arabic와 Command R7B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Command R7B Arabic는 100만 토큰당 입력 $0.07 / 출력 $0.20이며, Command R7B는 입력 $0.07 / 출력 $0.20입니다. 혼합 비용 기준으로는 Command R7B Arabic가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Command R7B Arabic가 128K 토큰, Command R7B가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Command R7B가 더 빠릅니다.

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공식 출처: Cohere 및 Cohere 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).