GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Command R7B vs Aya Expanse 32B

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 vs Aya Expanse 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Command R7B от Cohere и Aya Expanse 32B от Cohere — две ключевые модели ИИ в своём классе. Command R7B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.07/$0.20 за 1 млн токенов, а Aya Expanse 32B — контекст 128K токенов по цене $0.25/$0.50 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

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%

Cohere

Aya Expanse 32B

Многоязычная глобальная модель

Aya Expanse 32B от Cohere — специализированная ИИ-модель для высокоточного многоязычного перевода и глобальных корпоративных коммуникаций, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 85 ток/с и индекс интеллекта 44/100 (по цене $0.25/$0.

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

33.5%

Ключевые отличия кратко

  • Command R7B is 2.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Command R7B is faster at 140 tok/s vs 85 tok/s.
  • Aya Expanse 32B leads on SWE-bench coding (33.5% vs 27.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand R7BAya Expanse 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3844
Provider
CohereCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$0.07 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.14 / 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
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
27%33.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
42.5%50%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.06 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Aya Expanse 32B
+6.5% SWE-bench lead
Cost
Command R7B
2.9x cheaper monthly runtime
Speed
Command R7B
+65% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Command R7BAya Expanse 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

27%vs33.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

42.5%vs50%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

66%vs73%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1215ptsvs1265pts
Long-Context Reasoning

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

68%vs72%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs85 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 R7B0.29s
Aya Expanse 32B0.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command R7B3.86s
Aya Expanse 32B6.32s

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 Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.07/1M in · $0.2/1M out
Aya Expanse 32B Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
Command R7B saves approximately $0.60 / month (66%) under this workload.2.9x Savings

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

Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
  • Высокая скорость генерации 85 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 440 мс
  • Открытые веса модели (32B) 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 R7BAya Expanse 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.18
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand R7BAya Expanse 32B
Official API Model ID (SDK)command-r7baya-expanse-32b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-122024-10
Knowledge CutoffOctober 2024August 2024
ArchitectureEfficient Compact RAG TransformerHigh-Capacity Multilingual Transformer
Parameters7B32B
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 ($0.25/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensCached input at $0.06/1M 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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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 vs Aya Expanse 32B: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Command R7B or Aya Expanse 32B?

Aya Expanse 32B is more intelligent. It scores 44 compared with 38 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Command R7B is faster, generating 140 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Command R7B is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Command R7B has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.44s.

Вердикт

И Command R7B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Aya Expanse 32B (Оптимально для высокоточного многоязычного перевода и глобальных корпоративных коммуникаций, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Aya Expanse 32B лидирует в сложных тестах логики и кода, Command R7B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Command R7B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Command R7B или Aya Expanse 32B?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Aya Expanse 32B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Command R7B или Aya Expanse 32B?+

Тариф Command R7B составляет $0.07 / $0.20 за 1 млн входных/выходных токенов, а Aya Expanse 32B — $0.25 / $0.50. По смешанной стоимости выгоднее Command R7B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Command R7B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Aya Expanse 32B, 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).