Head-to-Head Model Comparison

Command R7B Arabic vs Mistral Small 3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Command R7B Arabic vs Mistral Small 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Cohere의 Command R7B Arabic와 Mistral AI의 Mistral Small 3는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Command R7B Arabic는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.07/$0.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Mistral Small 3는 32K 토큰 컨텍스트와 $0.10/$0.30의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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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%

Mistral AI

Mistral Small 3

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Mistral AI의 Mistral Small 3 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 32K 컨텍스트 윈도우, 초당 105 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 41/100점(1M 토큰당 입력 $0.1 / 출력 $0.3)을 제공합니다.

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

31.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand R7B ArabicMistral Small 3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3941
Provider
CohereMistral 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 text32K tokens~48 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
135 tok/s105 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

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Mistral Small 3
+5.5% SWE-bench lead
Cost
Command R7B Arabic
1.6x cheaper monthly runtime
Speed
Command R7B Arabic
+29% faster generation
Context
Command R7B Arabic
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Command R7B ArabicMistral Small 3
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

26%vs31.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

43%vs46.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

67%vs70.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1225ptsvs1238pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs27%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs52%
Long-Context Reasoning

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

70%vs64%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

135 tok/s vs105 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
Mistral Small 30.38s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command R7B Arabic4.01s
Mistral Small 35.14s

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
Mistral Small 3 Monthly API Bill
$0.50 / month
$0.1/1M in · $0.3/1M out
Command R7B Arabic saves approximately $0.18 / month (36%) under this workload.1.6x Savings

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

Mistral Small 3 · Strengths & Key Advantages

  • 32K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 31.5% · GPQA Diamond 46.5%)
  • 초당 105 토큰의 빠른 처리 속도와 380ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (24B)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 ArabicMistral Small 3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.08
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K25K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand R7B ArabicMistral Small 3
Official API Model ID (SDK)command-r7b-arabicmistral-small-3-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-022025-01
Knowledge CutoffDecember 2024December 2024
ArchitectureArabic-Specialized RAG TransformerCompact Dense Transformer
Parameters7B24B
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 ($0.1/1M in) across full 32K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensCached input at $0.05/1M 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) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 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 Mistral Small 3: 핵심 요약 문답 (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.

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 Mistral Small 3(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 Mistral Small 3가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Command R7B Arabic가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Command R7B Arabic가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Command R7B Arabic와 Mistral Small 3 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Mistral Small 3가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Command R7B Arabic와 Mistral Small 3의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Command R7B Arabic는 100만 토큰당 입력 $0.07 / 출력 $0.20이며, Mistral Small 3는 입력 $0.10 / 출력 $0.30입니다. 혼합 비용 기준으로는 Command R7B Arabic가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Command R7B Arabic가 128K 토큰, Mistral Small 3가 32K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Command R7B Arabic가 더 빠릅니다.

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