Command R7B (12 2024)
1356°
Cohere | 128,000トークンコンテキスト | 入力$0.04/M、出力$0.15/M。Command R7B (12-2024)は2024年12月にリリースされたCommand R+モデルの小型高速アップデート版です。RAG、ツール使用、エージェントなど複雑な推論と多段階タスクに優れています。このモデルの使用はCohereのUsage PolicyOpens in new tabおよびSaaS AgreementOpens in new tabに準拠します。
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Command R7B (12-2024)はCohereの小型で高速なモデルで、検索強化生成（RAG）、ツール利用、多段階エージェントワークフローに特化しています。7B規模ながらコストを非常に抑えつつ、複数ステップの連鎖や外部ツール呼び出しが必要な構造化タスクで高い性能を発揮します。会話よりパイプライン構築に向いています。
得意分野
- 強力なRAG性能：信頼性高く情報を検索し、推論し、出典を引用。
- ツール利用と多段階推論を伴うエージェントパイプライン。
- 128,000トークンのコンテキストウィンドウで長文処理に対応。
- 非常に低価格：入力トークン100万あたり0.04ドル。
注意点
- クローズドウェイトのみでローカル展開やオフライン利用不可。
- Cohereの利用規約とSaaS契約に従う必要があり、本番利用前に確認推奨。
- 小型モデルクラスのため、大型モデルに比べて自由度の高い推論には制約あり。
試してみるプロンプト
出典付きRAG回答
内部文書の抜粋3つを以下に示します：
[ここにテキストを貼り付けてください]
これらの抜粋のみに基づき、特定された主なリスクを答え、それぞれのポイントを支持する抜粋を引用してください。
多段階ツール計画
ウェブ検索ツールと計算機を使えます。ユーザーが「東京の現在の人口を日本のユネスコ世界遺産の数で割ったら？」と尋ねました。順番に使うツール呼び出しを書き、その理由を説明してから次の呼び出しを行ってください。
エージェントタスクの分解
この目標をAIエージェントが実行できる離散的なツール利用ステップに分解してください：GitHubリポジトリの新しい「bug」タグ付きIssueを監視し、要約し、Slackに要約を投稿し、Googleシートにログを記録する。
比較する
- Command R (08-2024)API専用モデル128,000トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.60/M 出力
- Command Aオープンウェイトモデル256,000トークンのコンテキスト · $2.50/M 入力、$10.00/M 出力
- Command A+API専用モデル192,000トークンのコンテキスト · $0.30/M 入力、$1.50/M 出力
- DeepSeek V4.1 Flashオープンウェイトモデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.68/M 出力
cohereの他のテキストモデル
よくある質問
- Command R7Bをローカルで実行できますか？
- いいえ。Cohereはこのモデルのオープンウェイトを公開しておらず、API専用です。
- 料金とコンテキストサイズは？
- 入力トークン100万あたり0.04ドル、出力トークン100万あたり0.15ドルで、128,000トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。
- Command R7BはCommand R+とどう違いますか？
- CohereによるとR7BはCommand R+の小型で高速なアップデート版で、より小型かつ安価で、同じRAGやエージェント用途に最適化されており、汎用能力は抑えられています。
キャプテンの評価信頼できるRAGやツール連鎖が必要でコストを抑えたい場合に真に安価でパイプライン向きのモデルです。
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Command R7B (12 2024) は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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