Command A Vision vs Gemma 3n
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Command A Vision от Cohere и Gemma 3n от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. Command A Vision предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $2.50/$10.00 за 1 млн токенов, а Gemma 3n — контекст 32K токенов по цене $0.00/$0.00 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.
Command A Vision
Нативная мультимодальная ИИCommand A Vision от Cohere — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 65 ток/с и индекс интеллекта 53/100 (по цене $
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
45%
Gemma 3n
Модель речи и аудиоGemma 3n от Google — специализированная ИИ-модель для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, обеспечивающая контекстное окно 32K, скорость 150 ток/с и индекс интеллекта 52/100 (бесплатным доступом к
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- Gemma 3n is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command A Vision has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Gemma 3n is faster at 150 tok/s vs 65 tok/s.
| Feature | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 53 | 52 |
Provider | Cohere | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.50 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.02 / 1M | $0.00 / 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 | 16K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 150 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.00 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты 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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
Command A Vision · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 62.5%)
- Высокая скорость генерации 65 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 550 мс
- Открытые веса модели (Confidential (~110B+)) 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)
- При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат
Gemma 3n · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 32K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1220)
- Высокая скорость генерации 150 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 220 мс
- Открытые веса модели (2B / 5B) 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 | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.80 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-vision | models/gemma-3n |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-07 | 2025-06 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | March 2025 |
| Architecture | Enterprise Multimodal Agent Transformer | Edge-optimized multimodal transformer with audio support |
| Parameters | Confidential (~110B+) | 2B / 5B |
| 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 ($2.5/1M in) across full 128K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.75/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 68 GB VRAM (4-bit Quantized) · 237 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, vision | text, vision, audio |
| Output Modalities | text | text |
Command A Vision vs Gemma 3n: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Command A Vision or Gemma 3n?
Command A Vision is more intelligent. It scores 53 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 3n is faster, generating 150 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 3n is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemma 3n has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.55s.
Which model has a larger context window?
Command A Vision has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
Вердикт
И Command A Vision (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemma 3n (Оптимально для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Command A Vision лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemma 3n обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemma 3n выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Command A Vision или Gemma 3n?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Command A Vision. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Command A Vision или Gemma 3n?+
Тариф Command A Vision составляет $2.50 / $10.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemma 3n — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Gemma 3n.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Command A Vision поддерживает контекст 128K токенов против 32K токенов у Gemma 3n, а по скорости генерации токенов лидирует Gemma 3n.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Command A Translate против Command A Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Command A Vision против Command A: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 3n против Gemma 3: 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
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 Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).