Cohere's命令A：企业的强大，有效的LLM
Cohere发布了Command R（2024年8月）和Command R7B（2024年12月）之后启动了其最新的大语言模型（LLM）。命令A是专门为企业应用程序设计的尖端生成模型。它的主要优势在于其高性能的高性能，使其最小的硬件要求成为企业的成本效益解决方案。本文深入研究了其功能和功能。
目录
什么是Cohere Command A？
命令A是具有256K上下文窗口的令人印象深刻的111B参数模型，使其能够比许多领先的模型处理更长的文档。它在各个领域都擅长，包括工具利用率，检索增强生成（RAG），基于代理的任务和多语言支持。它的效率是显着的，仅需要两个A100或H100 GPU才能进行操作 - 与类似模型相比，大幅降低。
关键功能：
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Command A当前在竞技场排行榜上占有一席之地。
性能和基准
指挥A认为自己是顶级LLM，对企业尤其有益。
指挥A提供出色的结果，同时要求降低计算能力。它的1,110亿参数和256K上下文窗口仅使用两个GPU进行有效管理，与DeepSeek V3之类的模型形成鲜明对比，DeepSeek V3需要八个GPU，对于128K上下文窗口。这使得指挥对组织既有强大又经济可行。
命令A具有比其前任命令r的150％速度提高。其每秒156个令牌的处理速度超过了OpenAI的GPT-4O和DeepSeek V3等速度和效率的模型。
指挥A在对企业至关重要的任务中表现出色：
工具使用和代理：与搜索引擎和API等工具的有效集成以及其快速的代理功能，可实现强大的解决问题和研究。
多语言支持：在支持23种语言的支持下，请符合全球受众的需求，并提供无缝的翻译服务。人类评估始终偏爱各种语言和业务用例中的DeepSeek V3。
| cohere api定价 | 输入令牌 | 输出令牌 |
|---|---|---|
| 命令 | $ 2.50 / 1m | $ 10.00 / 1m |
访问命令
还可以通过拥抱脸来访问命令A。
模型页面：访问C4AI命令一个关于拥抱面的模型页面。
安装：安装变压器库： pip install transformers
用法示例（原始文本中提供的Python代码片段在此处保留）
注意：预计主要云平台上的未来可用性。
命令
以下示例演示了命令A的功能：
提示： “在2025年2月，印度五个最昂贵的城市的平均1居室租金价格。”
输出：（原始文本中提供的图像保留在此处）
观察：虽然命令A进行了足够的执行，但其有限的Web搜索范围（10个网站）阻碍了其检索所有城市数据的能力。专用的搜索引擎可能更适合全面的网络搜索。
提示： “去年通过收入来绘制太阳能电池板行业的前五家公司。”
输出：（原始文本中提供的图像保留在此处）
观察：对于快速信息检索，研究功能令人满意，但是建议使用更多专门的工具进行深入分析。
提示： “绘制sin（x）从-2π到2π，使用0.05的步长，并像我五个一样解释数学。”
输出：（原始文本中提供的图像和说明在此处保留）
观察：指挥成功产生的情节，并提供了明确的，适合年龄的解释。
概括
命令A代表比以前的Cohere模型的重大进步，提供了竞争功能集。虽然不一定是可用的绝对最佳LLM，但其性能和效率使其成为令人信服的选择，尤其是对于企业用户而言。鼓励进一步的实验充分评估其功能。
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