BESTÄTIGTTerminsicherheit: BESTÄTIGTAls fest angegebenWie fest die Quelle den Termin formuliert: bestätigt, geplant, geschätzt, verschoben oder unbestätigt.Alle Pins mit BESTÄTIGT anzeigen89 % SICHERHEITGesamtvertrauen: 89%Wie gut die Quelle und die Belege des Pins seine Termine stützen.Gewichteter Durchschnitt, wie fest 6 Belege einschließlich der Quelle die Start- und Endzeiten des Pins stützen; ein Beleg zählt für je 180 Tage, die er älter ist als der neueste, nur halb so vielAlle Pins mit mindestens 75 % Sicherheit anzeigen
Der Cohere[1][2][5]-Blogbeitrag „Introducing Command A: Max performance, minimal compute“ ist auf den 13. März 2025 datiert und sagt „Command A is available today on the Cohere platform“; die Cohere-Release-Notiz und der OpenRouter-Eintrag tragen denselben Tag.- Beginn
- 13. März 202590 % SICHERHEITlaut der Quelle
Command A veröffentlicht
Automatisch aus dem Original übersetzt
Originaltitel: Command A Released
Cohere veröffentlicht Command A, ein Unternehmensmodell mit offenen Gewichten, 111B Parametern und einem Kontextfenster von 256K, das auf zwei GPUs läuft und laut Cohere eigenen Evaluierungen bei Geschäftsaufgaben mit GPT-4o und DeepSeek-V3 gleichzieht.
- Cohere veröffentlichte Command A am 13. März 2025, ein Modell mit 111B Parametern, das es als sein „leistungsstärkstes Modell bisher“ bezeichnete, gebaut für den Werkzeugeinsatz in Unternehmen, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agenten und mehrsprachige Aufgaben[1][5]
- Die zentrale Aussage ist die Effizienz: Command A läuft auf zwei A100- oder H100-GPUs, während vergleichbare Modelle laut Cohere für den privaten Einsatz typischerweise bis zu 32 brauchen, und erzeugt bis zu 156 Tokens pro Sekunde, 1.75x GPT-4o und 2.4x DeepSeek-V3, nach Durchsatzzahlen, die Cohere von Artificial Analysis übernommen hat[1]
- In Cohere eigenen menschlichen Blindbewertungen hielt es bei Business-, MINT- und Coding-Prompts mit GPT-4o und DeepSeek-V3 mit oder übertraf sie; das sind Ergebnisse des Anbieters, keine unabhängigen[1]
- Der API-Preis beträgt $2.50 pro 1 Million Eingabe-Tokens und $10.00 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, und Cohere erklärte, private Bereitstellungen könnten bis zu 50% günstiger sein als der API-Zugang[1][2]
- Die Gewichte wurden auf Hugging Face für Forschungszwecke unter CC-BY-NC 4.0 plus Coheres Richtlinie zur akzeptablen Nutzung veröffentlicht, die laut Simon Willison „ganz und gar nicht Open Source“ ist[3][6]
Wichtige Funktionen
- Kontextfenster von 256K, das laut Cohere doppelt so groß ist wie bei den meisten führenden Modellen, obwohl die Hugging-Face-Konfiguration auf 128K gesetzt ist[1][3]
- Für 23 Sprachen trainiert; Cohere erklärte, Command A antworte deutlich besser als GPT-4o oder DeepSeek-V3 in der gewünschten Sprache, etwa im eigenen arabischen Dialekt des Nutzers[1][2]
- 150% höherer Durchsatz als der Vorgänger Command R+ 08-2024[2][5]
- Architektur: drei Sliding-Window-Attention-Schichten (Fenster von 4096, mit RoPE) auf jede globale Attention-Schicht ohne Positions-Embeddings; die Modellkarte nennt GPQA Diamond mit 50.51[3]
- Coheres technischer Bericht (arXiv, 1. April 2025) beschreibt eine hybride Architektur und dezentrales Training mit Selbstverfeinerung und Modell-Merging und behandelt im selben Papier das kleinere Command R7B[4]
- Coheres Dokumentation führt daneben inzwischen Command A Reasoning, Vision, Translate und Command A+ auf[2]