GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Command R7B Arabic vs Command R7B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Command R7B Arabic vs Command R7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Command R7B Arabic от Cohere и Command R7B от Cohere — две ключевые модели ИИ в своём классе. Command R7B Arabic предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.07/$0.20 за 1 млн токенов, а Command R7B — контекст 128K токенов по цене $0.07/$0.20 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Command R7B Arabic

Базовая модель с открытыми весами

Command R7B Arabic от Cohere — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 135 ток/с и индекс интеллекта 39/100 (по цене

Intelligence Index39 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

26%

Cohere

Command R7B

Базовая модель с открытыми весами

Command R7B от Cohere — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 140 ток/с и индекс интеллекта 38/100 (по цене $0.07/

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

27%

Ключевые отличия кратко

  • 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

Кто лидирует в каждой категории?

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

Результаты проверенных бенчмарков

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

Задержка и скорость ответа

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

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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

  • Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 26% · GPQA Diamond 43%)
  • Высокая скорость генерации 135 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 310 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

Command R7B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 27% · GPQA Diamond 42.5%)
  • Высокая скорость генерации 140 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.

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

Технические характеристики

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: Быстрые ответы (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.

Вердикт

И Command R7B Arabic (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Command R7B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Command R7B Arabic лидирует в сложных тестах логики и кода, Command R7B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Command R7B Arabic выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Command R7B Arabic или Command R7B?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Command R7B Arabic. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Command R7B Arabic или Command R7B?+

Тариф Command R7B Arabic составляет $0.07 / $0.20 за 1 млн входных/выходных токенов, а Command R7B — $0.07 / $0.20. По смешанной стоимости выгоднее Command R7B Arabic.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Command R7B Arabic поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Command R7B, а по скорости генерации токенов лидирует Command R7B.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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 Cohere, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).