Posso eseguire Command R (08-2024) localmente?

No. Cohere non ha rilasciato i pesi pubblicamente, quindi il modello è disponibile solo tramite API di Cohere.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Il prezzo è di $0,15 per milione di token in input e $0,60 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 128.000 token.

In cosa differisce dall'originale Command R?

Questo aggiornamento di agosto 2024 migliora RAG multilingue, uso di strumenti, matematica e codice rispetto al Command R base, mantenendo la stessa fascia di prezzo.

Command R (08 2024)

2777°

#llm #cohere #agenti #multilingue #contesto lungo #budget

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Cohere | contesto da 128.000 token | $0,15/M input, $0,60/M output. command-r-08-2024 è un aggiornamento del [Command R](/models/cohere/command-r) con prestazioni migliorate per generazione multilingue aumentata da retrieval (RAG) e uso di strumenti. Più in generale, è migliore in matematica, codice e ragionamento e...

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Command R (08-2024) è l'aggiornamento di agosto 2024 di Cohere per il loro modello Command R di fascia media, basato sulla generazione aumentata da recupero e sull'uso di strumenti in più lingue. L'aggiornamento migliora matematica, codice e ragionamento rispetto all'originale. Con un costo di $0,15 per milione di token in input, si colloca nella fascia economica dei modelli ospitati, rendendolo una scelta pratica per pipeline RAG e flussi di lavoro agentici piuttosto che per chat a uso libero.

Conosciuto per

RAG multilingue: una priorità progettuale dichiarata, non un ripensamento.
Uso di strumenti e flussi di lavoro agentici integrati nell'addestramento.
Miglioramenti in matematica e codice rispetto al Command R originale.
Finestra di contesto da 128k token a un prezzo per token basso.
Ecosistema API orientato all'impresa di Cohere a supporto.

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; si utilizza solo tramite API di Cohere, nessuna distribuzione locale.
Esistono concorrenti più completi a prezzi simili se RAG e uso di strumenti non sono il tuo focus.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Risposta RAG con citazioni

Ecco tre estratti di documenti: [Doc 1] I pannelli solari convertono la luce solare in elettricità tramite l'effetto fotovoltaico. [Doc 2] I costi di installazione sono diminuiti del 90% dal 2010. [Doc 3] I sistemi collegati alla rete possono vendere l'energia in eccesso alle utility. Rispondi a questa domanda usando solo i documenti sopra, citando ogni fonte: L'energia solare è un investimento pratico oggi?

Pianificazione uso strumenti

Hai accesso a tre strumenti: web_search(query), calculator(expression) e send_email(to, subject, body). Un utente chiede: 'Trova il tasso EUR/USD di oggi, calcola quanto valgono 2.500 EUR in USD, poi invia il risultato a finance@example.com via email.' Scrivi la sequenza esatta di chiamate agli strumenti che faresti, con gli argomenti, per completare questo compito.

Estrazione dati multilingue

Estrai il nome dell'azienda, il numero della fattura, l'importo totale e la data di scadenza dal seguente testo di fattura, poi restituisci un oggetto JSON. La fattura può essere in francese, spagnolo o tedesco — gestisci qualunque lingua sia: 'Facture n° 2024-0891 | Client: Dupont & Fils | Montant total: 4 320,00 € | Date d'échéance: 15 septembre 2024'

Confronta con

Command A
Modello con pesi aperti
Contesto di 256,000 token · Input $2.50/M, output $10.00/M
Command R7B (12-2024)
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $0.04/M, output $0.15/M
Nemotron 3 Ultra
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.60/M, output $2.40/M
Step 5 Preview
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $1.00/M, output $2.70/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Command R (08-2024) localmente?: No. Cohere non ha rilasciato i pesi pubblicamente, quindi il modello è disponibile solo tramite API di Cohere.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Il prezzo è di $0,15 per milione di token in input e $0,60 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 128.000 token.
In cosa differisce dall'originale Command R?: Questo aggiornamento di agosto 2024 migliora RAG multilingue, uso di strumenti, matematica e codice rispetto al Command R base, mantenendo la stessa fascia di prezzo.

Verdetto del capitano
Un robusto e economico modello da lavoro per pipeline RAG multilingue e uso di strumenti — non aspettarti pesi aperti o ragionamenti all'avanguardia.

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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