Command A
2469°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Cohere | ngữ cảnh 256,000 token | $2.50/M đầu vào, $10.00/M đầu ra. Command A là mô hình 111 tỷ tham số với trọng số mở và cửa sổ ngữ cảnh 256k, tập trung vào hiệu suất xuất sắc trên các trường hợp sử dụng tác nhân, đa ngôn ngữ và lập trình. So với các mô hình độc quyền và mở hàng đầu khác, Command A mang lại hiệu suất tối đa với chi phí phần cứng tối thiểu, nổi bật trong các nhiệm vụ tác nhân và đa ngôn ngữ quan trọng cho doanh nghiệp.
Hướng dẫn cho mô hình này
Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Command A là mô hình 111 tỷ tham số của Cohere với trọng số mở, xây dựng xoay quanh quy trình tác nhân, tác vụ đa ngôn ngữ và lập trình, với cửa sổ ngữ cảnh 256.000 token. Với 111 tỷ tham số, đây là mô hình lớn, nhưng Cohere khẳng định nó hiệu quả hơn so với phần cứng cần thiết. Nếu công việc của bạn liên quan đến sử dụng công cụ đa bước hoặc tác vụ kinh doanh đa ngôn ngữ, đây là lựa chọn đáng cân nhắc.
Nổi tiếng với
- Hiệu suất tác nhân mạnh mẽ: thiết kế cho quy trình đa bước, sử dụng công cụ
- Cửa sổ ngữ cảnh 256.000 token xử lý tài liệu và chuỗi hội thoại rất dài
- Tập trung đa ngôn ngữ, hướng tới các trường hợp kinh doanh thực tế qua nhiều ngôn ngữ
- Trọng số mở có trên Hugging Face để triển khai tự lưu trữ
- Quy mô 111 tỷ với lợi thế hiệu quả so với các mô hình tương đương
Cẩn thận với
- 111 tỷ tham số đòi hỏi phần cứng mạnh để chạy cục bộ; cấu hình tiêu dùng sẽ khó khăn.
- Giá đầu ra 10,00 USD mỗi triệu token tăng nhanh trong vòng lặp tác nhân tạo ra phản hồi dài.
- Cohere chưa công bố số liệu benchmark chi tiết trên trang mô hình, nên so sánh độc lập còn hạn chế.
Lời nhắc để thử
Tác nhân nghiên cứu đa bước
Bạn có công cụ tìm kiếm web. Người dùng muốn hiểu bối cảnh cạnh tranh của các nhà cung cấp pin xe điện ở châu Âu năm 2024. Lập kế hoạch nghiên cứu, gọi các công cụ theo thứ tự, và tạo bản tóm tắt có cấu trúc với các tuyên bố có nguồn. Trình bày lý luận giữa các bước.
Điều khoản hợp đồng đa ngôn ngữ
Đây là điều khoản chấm dứt trong hợp đồng lao động Pháp: 'En cas de faute grave, l'employeur peut procéder à un licenciement sans préavis ni indemnité.' Dịch sang tiếng Anh, giải thích ý nghĩa pháp lý cho người lao động, rồi viết lại bằng tiếng Anh đơn giản phù hợp cho sổ tay nhân viên.
Tái cấu trúc hàm rối
Tái cấu trúc hàm Python sau để xử lý các trường hợp biên rõ ràng, dùng kiểu dữ liệu, và có docstring. Giải thích mỗi thay đổi và lý do. def process(data): result = []; [result.append(x*2) for x in data if x != None]; return result
So sánh với
- Command R (08-2024)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 128,000 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $0.60/M
- Command R+ (08-2024)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 128,000 token · Đầu vào $2.50/M, đầu ra $10.00/M
- Command A+Mô hình chỉ APIngữ cảnh 192,000 token · Đầu vào $0.30/M, đầu ra $1.50/M
- Command R7B (12-2024)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 128,000 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.15/M
Thêm mô hình văn bản từ cohere
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Command A cục bộ không?
- Có, trọng số mở và có trên Hugging Face dưới CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025. Với 111 tỷ tham số bạn sẽ cần VRAM lớn hoặc thiết lập đa GPU để chạy chính xác; các phiên bản lượng tử hóa giảm yêu cầu này.
- Command A giá bao nhiêu qua API?
- Cohere tính 2,50 USD mỗi triệu token đầu vào và 10,00 USD mỗi triệu token đầu ra. Tác vụ tác nhân tạo ra phản hồi dài sẽ tốn nhiều chi phí đầu ra, nên tính toán kỹ trước khi dùng.
- Command A khác gì các mô hình Cohere khác?
- Command A là phiên bản trọng số mở lớn nhất và có năng lực nhất của Cohere, nằm trên dòng Command R nhỏ hơn, với cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và tập trung vào tác nhân và tác vụ kinh doanh đa ngôn ngữ thay vì chat tổng quát.
Phán quyết của thuyền trưởngLựa chọn trọng số mở nghiêm túc nếu ưu tiên tác nhân và công việc đa ngôn ngữ, miễn là bạn chịu được phần cứng hoặc hóa đơn token đầu ra.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Command A là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmcoheretác nhânđa ngôn ngữlập trìnhngữ cảnh dàicục bộ
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153