Posso eseguire Command A localmente?

Sì, i pesi sono aperti e ospitati su Hugging Face sotto CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025. A 111B parametri servirà molta VRAM o una configurazione multi-GPU per eseguirlo a piena precisione; le versioni quantizzate riducono questo requisito.

Quanto costa Command A via API?

Cohere addebita $2,50 per milione di token in ingresso e $10,00 per milione di token in uscita. I compiti agentici che generano output lunghi impatteranno molto sul costo in uscita, quindi consideralo nelle stime prima di impegnarti.

In cosa differisce Command A dagli altri modelli Cohere?

Command A è il rilascio open-weights più grande e capace di Cohere, posizionato sopra la loro famiglia più piccola Command R, con una finestra di contesto più lunga e un focus specifico su compiti agentici e business multilingue piuttosto che chat generalista.

Command A

2469°

#llm #cohere #agenti #multilingue #programmazione #contesto lungo

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Cohere | contesto di 256.000 token | $2.50/M input, $10.00/M output. Command A è un modello open-weights da 111 miliardi di parametri con una finestra di contesto da 256k focalizzato su prestazioni eccellenti in casi d'uso agentici, multilingue e di coding. Rispetto ad altri modelli proprietari e open-weights leader, Command A offre prestazioni massime con costi hardware minimi, eccellendo in compiti agentici e multilingue critici per il business.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Command A è il modello da 111B di Cohere con pesi aperti, costruito attorno a workflow agentici, compiti multilingue e coding, con una finestra di contesto da 256.000 token. Con 111B parametri è un modello grande, ma Cohere sostiene che offre un'efficienza superiore rispetto all'hardware richiesto. Se il tuo lavoro coinvolge l'uso multi-step di strumenti o compiti business non in inglese, vale la pena considerarlo seriamente.

Conosciuto per

Ottime prestazioni agentiche: costruito per workflow multi-step con uso di strumenti
Finestra di contesto da 256.000 token per gestire documenti e thread molto lunghi
Focus multilingue, rivolto a casi d'uso business reali in diverse lingue
Pesi aperti disponibili su Hugging Face per deployment self-hosted
Scala da 111B con vantaggi di efficienza dichiarati rispetto a modelli comparabili

Attenzione a

111B parametri richiedono hardware serio per esecuzione locale; configurazioni consumer faticheranno.
Prezzo output a $10,00/M token che può salire rapidamente in loop agentici con risposte lunghe.
Cohere non ha pubblicato numeri benchmark dettagliati sulla pagina del modello, quindi i confronti indipendenti sono limitati.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Agente di ricerca multi-step

Hai accesso a uno strumento di ricerca web. Un utente vuole capire il panorama competitivo dei fornitori di batterie per veicoli elettrici in Europa nel 2024. Pianifica i passaggi di ricerca, chiama gli strumenti necessari in sequenza e produci un riassunto strutturato con affermazioni con fonte. Mostra il ragionamento tra ogni passaggio.

Clausola contrattuale multilingue

Ecco una clausola di risoluzione da un contratto di lavoro francese: 'En cas de faute grave, l'employeur peut procéder à un licenciement sans préavis ni indemnité.' Traducila in inglese, spiega le implicazioni legali per un dipendente, poi riscrivila in inglese semplice adatta a un manuale per dipendenti.

Rifattorizza una funzione disordinata

Rifattorizza la seguente funzione Python in modo che gestisca bene i casi limite, usi type hints e includa una docstring. Spiega ogni modifica fatta e perché. def process(data): result = []; [result.append(x*2) for x in data if x != None]; return result

Confronta con

Command R (08-2024)
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
Command R+ (08-2024)
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $2.50/M, output $10.00/M
Command A+
Modello solo API
Contesto di 192,000 token · Input $0.30/M, output $1.50/M
Command R7B (12-2024)
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $0.04/M, output $0.15/M

Altri modelli di testo da cohere

Domande frequenti

Posso eseguire Command A localmente?: Sì, i pesi sono aperti e ospitati su Hugging Face sotto CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025. A 111B parametri servirà molta VRAM o una configurazione multi-GPU per eseguirlo a piena precisione; le versioni quantizzate riducono questo requisito.
Quanto costa Command A via API?: Cohere addebita $2,50 per milione di token in ingresso e $10,00 per milione di token in uscita. I compiti agentici che generano output lunghi impatteranno molto sul costo in uscita, quindi consideralo nelle stime prima di impegnarti.
In cosa differisce Command A dagli altri modelli Cohere?: Command A è il rilascio open-weights più grande e capace di Cohere, posizionato sopra la loro famiglia più piccola Command R, con una finestra di contesto più lunga e un focus specifico su compiti agentici e business multilingue piuttosto che chat generalista.

Verdetto del capitano
Un'opzione seria con pesi aperti se agenti e lavoro multilingue sono la tua priorità, a patto di poter sostenere l'hardware o la bolletta dei token in uscita.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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