Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Aya Expanse 8B от Cohere и Qwen 2.5 7B Instruct от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Aya Expanse 8B предлагает контекстное окно 8.2K токенов по цене $0.08/$0.16 за 1 млн токенов, а Qwen 2.5 7B Instruct — контекст 131.1K токенов по цене $0.06/$0.12 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Aya Expanse 8B
Многоязычная глобальная модельAya Expanse 8B от Cohere — специализированная ИИ-модель для высокоточного многоязычного перевода и глобальных корпоративных коммуникаций, обеспечивающая контекстное окно 8K, скорость 135 ток/с и индекс интеллекта 36/100 (по цене $0.08/$0.16
$0.08 / 1M
$0.16 / 1M
8.2K tokens
24%
Qwen 2.5 7B Instruct
Компактная экономичная модельQwen 2.5 7B Instruct от Alibaba — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 130 ток/с и индекс интеллекта 35/100 (по цен
$0.06 / 1M
$0.12 / 1M
131.1K tokens
28.5%
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 8B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 8K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 40%)
- Высокая скорость генерации 135 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 300 мс
- Открытые веса модели (8B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Qwen 2.5 7B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 36.8%)
- Высокая скорость генерации 130 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 290 мс
- Открытые веса модели (7B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Aya Expanse 8B (Оптимально для высокоточного многоязычного перевода и глобальных корпоративных коммуникаций, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen 2.5 7B Instruct (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Aya Expanse 8B лидирует в сложных тестах логики и кода, Aya Expanse 8B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen 2.5 7B Instruct выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Aya Expanse 8B или Qwen 2.5 7B Instruct?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Aya Expanse 8B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Aya Expanse 8B или Qwen 2.5 7B Instruct?+
Тариф Aya Expanse 8B составляет $0.08 / $0.16 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen 2.5 7B Instruct — $0.06 / $0.12. По смешанной стоимости выгоднее Qwen 2.5 7B Instruct.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Aya Expanse 8B поддерживает контекст 8.2K токенов против 131.1K токенов у Qwen 2.5 7B Instruct, а по скорости генерации токенов лидирует Aya Expanse 8B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Expanse 8B против Command R+: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen 2.5 32B Instruct против Qwen 2.5 7B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Cohere и Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).