Kan jag köra Command R7B lokalt?

Nej. Cohere har inte släppt öppna vikter för denna modell; den är endast tillgänglig via Cohere:s API.

Vad kostar det och hur lång är kontexten?

API-priset är $0.04 per miljon ingångstokens och $0.15 per miljon utgångstokens, med ett kontextfönster på 128 000 tokens.

Hur skiljer sig detta från Command R+?

Cohere beskriver R7B som en liten, snabb uppdatering av Command R+-linjen — mindre och billigare, optimerad för samma RAG- och agentanvändningsfall snarare än rå allmän kapacitet.

Command R7B (12 2024)

1356°

#llm #cohere #agenter #resonemang #snabb #budget

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Cohere | 128,000 token-kontext | $0.04/M input, $0.15/M output. Command R7B (12-2024) är en liten, snabb uppdatering av Command R+-modellen, levererad i december 2024. Den utmärker sig inom RAG, verktygsanvändning, agenter och liknande uppgifter som kräver komplext resonemang och flera steg. Användning av denna modell är föremål för Cohere's Usage PolicyÖppnas i ny flik och SaaS AgreementÖppnas i ny flik.

Guider för denna modell

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Command R7B (12-2024) är Cohere:s lilla, snabba modell byggd kring retrieval-augmented generation, verktygsanvändning och flerstegsagentarbetsflöden. På 7B-skala håller den kostnaderna mycket låga samtidigt som den presterar över sin vikt på strukturerade uppgifter som kräver kedjning av steg eller anrop av externa verktyg. Om du bygger pipelines snarare än för samtal är detta värt att titta på.

Känd för

Stark RAG-prestanda: hämtar, resonerar över och citerar källor pålitligt.
Verktygsanvändning och agentpipelines med flerstegsresonemang.
128 000 tokens kontextfönster för arbete med långa dokument.
Mycket låg API-pris: $0.04 per miljon ingångstokens.

Se upp för

Endast stängda vikter — ingen lokal distribution, ingen offline-användning.
Föremål för Cohere:s användarpolicy och SaaS-avtal; kontrollera båda innan produktionsanvändning.
Liten modellklass: förvänta dig kompromisser i öppet resonemang jämfört med större syskon.

Bäst för

Agenter och verktygsanvändning

Promptar att prova

RAG-svar med källhänvisningar

Här är tre utdrag från interna dokument: [Klistra in din text här] Baserat endast på dessa utdrag, svara: vilka är de huvudsakliga riskerna som identifierats, och ange vilket utdrag som stöder varje punkt?

Flerstegs verktygsplan

Du har tillgång till ett webbsökverktyg och en räknare. En användare frågar: 'Vad är den nuvarande befolkningen i Tokyo delat med antalet UNESCO-världsarv i Japan?' Skriv ut varje verktygsanrop du skulle göra, i ordning, och förklara varför innan du gör nästa.

Agentuppgiftsnedbrytning

Bryt ner detta mål i en sekvens av diskreta verktygsanvändningssteg som en AI-agent kan utföra: övervaka ett GitHub-repo för nya ärenden taggade 'bug', sammanfatta varje, posta ett Slack-meddelande med sammanfattningen och logga posten i ett Google Sheet.

Jämför med

Command R (08-2024)
Endast API-modell
128,000 tokens kontext · $0.15/M indata, $0.60/M utdata
Command A
Öppen vikt-modell
256,000 tokens kontext · $2.50/M indata, $10.00/M utdata
Command A+
Endast API-modell
192,000 tokens kontext · $0.30/M indata, $1.50/M utdata
DeepSeek V4.1 Flash
Öppen vikt-modell
1,048,576 tokens kontext · $0.04/M indata, $0.68/M utdata

Fler textmodeller från cohere

Vanliga frågor

Kan jag köra Command R7B lokalt?: Nej. Cohere har inte släppt öppna vikter för denna modell; den är endast tillgänglig via Cohere:s API.
Vad kostar det och hur lång är kontexten?: API-priset är $0.04 per miljon ingångstokens och $0.15 per miljon utgångstokens, med ett kontextfönster på 128 000 tokens.
Hur skiljer sig detta från Command R+?: Cohere beskriver R7B som en liten, snabb uppdatering av Command R+-linjen — mindre och billigare, optimerad för samma RAG- och agentanvändningsfall snarare än rå allmän kapacitet.

Kaptens omdöme
En genuint billig, pipeline-redo modell — använd den när du behöver pålitlig RAG eller verktygskedjning och vill hålla kostnaderna nere.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Command R7B (12 2024) är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm cohere agenter resonemang snabb budget lång kontext

Bläddra efter modellfamilj