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Cohere's命令A：企業的強大，有效的LLM

Cohere發布了Command R（2024年8月）和Command R7B（2024年12月）之後啟動了其最新的大語言模型（LLM）。命令A是專門為企業應用程序設計的尖端生成模型。它的主要優勢在於其高性能的高性能，使其最小的硬件要求成為企業的成本效益解決方案。本文深入研究了其功能和功能。

目錄

• 什麼是Cohere Command A？
• 性能和基準
  • 高性能，資源消耗低
  • 出色的速度
  • 企業就緒功能
• 訪問命令
• 命令
  • 任務1：網絡搜索
  • 任務2：研究
  • 任務3：教育應用
• 概括

什麼是Cohere Command A？

命令A是具有256K上下文窗口的令人印象深刻的111B參數模型，使其能夠比許多領先的模型處理更長的文檔。它在各個領域都擅長，包括工具利用率，檢索增強生成（RAG），基於代理的任務和多語言支持。它的效率是顯著的，僅需要兩個A100或H100 GPU才能進行操作 - 與類似模型相比，大幅降低。

關鍵功能：

• 網絡搜索功能
• Python解釋器集成
• 無縫API集成
• 數據庫交互
• 檢索授權一代（RAG）
• 基於代理的功能和高級推理
• 多語言支持（23種語言）
• 強大的企業級安全性

聊天機器人體育館LLM排行榜

Command A當前在競技場排行榜上佔有一席之地。

性能和基準

指揮A認為自己是頂級LLM，對企業尤其有益。

高性能，資源消耗低

指揮A提供出色的結果，同時要求降低計算能力。它的1,110億參數和256K上下文窗口僅使用兩個GPU進行有效管理，與DeepSeek V3之類的模型形成鮮明對比，DeepSeek V3需要八個GPU，對於128K上下文窗口。這使得指揮對組織既有強大又經濟可行。

出色的速度

命令A具有比其前任命令r的150％速度提高。其每秒156個令牌的處理速度超過了OpenAI的GPT-4O和DeepSeek V3等速度和效率的模型。

企業就緒功能

指揮A在對企業至關重要的任務中表現出色：

• 檢索增強的生成（RAG）：其有效利用外部數據源的能力使其非常適合提取財務信息或從廣泛文檔中回答複雜問題之類的任務。企業抹布任務中與GPT-4O的盲目比較對命令a的流利性，準確性和有用性顯示出優惠的結果。

• 工具使用和代理：與搜索引擎和API等工具的有效集成以及其快速的代理功能，可實現強大的解決問題和研究。

• 多語言支持：在支持23種語言的支持下，請符合全球受眾的需求，並提供無縫的翻譯服務。人類評估始終偏愛各種語言和業務用例中的DeepSeek V3。

• 指揮A VS GPT 4O（阿拉伯語）

• 成本效益：

cohere api定價	輸入令牌	輸出令牌
命令	$ 2.50 / 1m	$ 10.00 / 1m

訪問命令

cohere平台

• 註冊一個Cohere Platform帳戶（如果需要）。
• 利用“與Cohere聊天”選項。

擁抱臉

還可以通過擁抱臉來訪問命令A。

模型頁面：訪問C4AI命令一個關於擁抱面的模型頁面。

安裝：安裝變壓器庫： pip install transformers

用法示例（原始文本中提供的Python代碼片段在此處保留）

注意：預計主要雲平台上的未來可用性。

命令

以下示例演示了命令A的功能：

任務1：網絡搜索

提示： “在2025年2月，印度五個最昂貴的城市的平均1居室租金價格。”

輸出：（原始文本中提供的圖像保留在此處）

觀察：雖然命令A進行了足夠的執行，但其有限的Web搜索範圍（10個網站）阻礙了其檢索所有城市數據的能力。專用的搜索引擎可能更適合全面的網絡搜索。

任務2：研究

提示： “去年通過收入來繪製太陽能電池板行業的前五家公司。”

輸出：（原始文本中提供的圖像保留在此處）

觀察：對於快速信息檢索，研究功能令人滿意，但是建議使用更多專門的工具進行深入分析。

任務3：教育應用

提示： “繪製sin（x）從-2π到2π，使用0.05的步長，並像我五個一樣解釋數學。”

輸出：（原始文本中提供的圖像和說明在此處保留）

觀察：指揮成功產生的情節，並提供了明確的，適合年齡的解釋。

概括

命令A代表比以前的Cohere模型的重大進步，提供了競爭功能集。雖然不一定是可用的絕對最佳LLM，但其性能和效率使其成為令人信服的選擇，尤其是對於企業用戶而言。鼓勵進一步的實驗充分評估其功能。

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