Pot rula Command A local?

Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face sub CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025. La 111B parametri vei avea nevoie de VRAM substanțial sau un setup multi-GPU pentru rulare la precizie completă; versiunile cuantizate reduc această cerință.

Cât costă Command A prin API?

Cohere taxează 2,50 USD per milion de tokeni de input și 10,00 USD per milion de tokeni de output. Sarcinile agentice care generează output lung vor crește mult costul output-ului, deci ia în calcul asta înainte să te angajezi.

Cum diferă Command A de alte modele Cohere?

Command A este cea mai mare și mai capabilă lansare open-weights a Cohere, poziționată peste familia lor mai mică Command R, cu o fereastră de context mai lungă și un focus specific pe sarcini agentice și multilingve de business, nu pe chat general.

Command A

2469°

#llm #cohere #agenți #multilingv #programare #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Cohere | context de 256.000 tokeni | $2.50/M input, $10.00/M output. Command A este un model cu greutăți deschise de 111 miliarde de parametri cu o fereastră de context de 256k, concentrat pe performanță excelentă în cazuri de utilizare agentice, multilingve și de programare. Comparativ cu alte modele proprietare și cu greutăți deschise, Command A oferă performanță maximă cu costuri hardware minime, excelând în sarcini agentice și multilingve critice pentru afaceri.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Command A este modelul open-weights de 111B al Cohere, construit pentru fluxuri agentice, sarcini multilingve și codare, cu o fereastră de context de 256.000 de tokeni. La 111B parametri este un model mare, dar Cohere susține că oferă performanțe peste greutatea hardware-ului necesar. Dacă munca ta implică utilizarea multi-pas a uneltelor sau sarcini de business non-engleză, merită o privire serioasă.

Cunoscut pentru

Performanță puternică agentică: construit pentru fluxuri multi-pas, folosind unelte
Fereastră de context de 256.000 de tokeni care gestionează documente și fire foarte lungi
Focalizare multilingvă, vizând cazuri reale de business în mai multe limbi
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face pentru implementare self-hosted
Scală de 111B cu un avantaj de eficiență declarat față de modele comparabile

Atenție la

111B parametri cer hardware serios pentru rulare locală; configurațiile consumer vor avea dificultăți.
Prețul output-ului la 10,00 USD/M tokeni se adună rapid în bucle agentice cu răspunsuri lungi.
Cohere nu a publicat cifre detaliate de benchmark pe pagina modelului, deci comparațiile independente sunt limitate.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Agent de cercetare multi-pas

Ai acces la un instrument de căutare web. Un utilizator vrea să înțeleagă peisajul competitiv pentru furnizorii de baterii pentru vehicule electrice în Europa în 2024. Planifică pașii de cercetare, apelează uneltele necesare în ordine și produce un rezumat structurat cu afirmații sursate. Arată-ți raționamentul între fiecare pas.

Clauză de contract multilingvă

Iată o clauză de încetare dintr-un contract de muncă francez: 'En cas de faute grave, l'employeur peut procéder à un licenciement sans préavis ni indemnité.' Tradu-o în engleză, explică implicațiile legale pentru un angajat, apoi rescrie-o în engleză simplă, potrivită pentru un manual al angajatului.

Refactorizează o funcție dezordonată

Refactorizează următoarea funcție Python astfel încât să gestioneze curat cazurile limită, să folosească tipuri și să includă un docstring. Explică fiecare modificare făcută și de ce. def process(data): result = []; [result.append(x*2) for x in data if x != None]; return result

Compară cu

Command R (08-2024)
Model doar API
context de 128,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.60/M ieșire
Command R+ (08-2024)
Model doar API
context de 128,000 tokeni · $2.50/M intrare, $10.00/M ieșire
Command A+
Model doar API
context de 192,000 tokeni · $0.30/M intrare, $1.50/M ieșire
Command R7B (12-2024)
Model doar API
context de 128,000 tokeni · $0.04/M intrare, $0.15/M ieșire

Mai multe modele text de la cohere

Întrebări frecvente

Pot rula Command A local?: Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face sub CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025. La 111B parametri vei avea nevoie de VRAM substanțial sau un setup multi-GPU pentru rulare la precizie completă; versiunile cuantizate reduc această cerință.
Cât costă Command A prin API?: Cohere taxează 2,50 USD per milion de tokeni de input și 10,00 USD per milion de tokeni de output. Sarcinile agentice care generează output lung vor crește mult costul output-ului, deci ia în calcul asta înainte să te angajezi.
Cum diferă Command A de alte modele Cohere?: Command A este cea mai mare și mai capabilă lansare open-weights a Cohere, poziționată peste familia lor mai mică Command R, cu o fereastră de context mai lungă și un focus specific pe sarcini agentice și multilingve de business, nu pe chat general.

Verdictul căpitanului
O opțiune serioasă cu greutăți deschise dacă agenții și munca multilingvă sunt prioritățile tale, cu condiția să poți suporta hardware-ul sau factura pentru tokenii de output.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Command A este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm cohere agenți multilingv programare context lung local

Răsfoiește după familia de modele