Command R+ ist Coheres modernstes generatives KI-Modell, entwickelt für Unternehmensleistung, bei der Geschwindigkeit, Sicherheit und Ausgabequalität entscheidend sind. Es arbeitet effizient mit minimaler Infrastruktur und übertrifft Spitzenmodelle wie GPT-4o und DeepSeek-V3 in Fähigkeiten und Kosteneffizienz. Mit einem erweiterten Kontextfenster von 256K Token – doppelt so groß wie bei den meisten führenden Modellen – glänzt es bei komplexen mehrsprachigen und agentenbasierten Aufgaben, die für moderne Geschäftsabläufe entscheidend sind. Trotz seiner Leistung kann es mit nur zwei GPUs betrieben werden, was es hochgradig zugänglich macht. Mit einer rasanten Durchsatzrate von bis zu 156 Token pro Sekunde – etwa 1,75-mal schneller als GPT-4o – bietet Command R+ außergewöhnliche Effizienz ohne Kompromisse bei Genauigkeit oder Tiefe.
Amazon Nova Lite ist ein vielseitiges multimodales Modell, das zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingaben entwickelt wurde und textbasierte Ausgaben erzeugt. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token eignet es sich hervorragend für Echtzeitinteraktionen, Dokumentenanalyse und visuelle Fragebeantwortung. Als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, wodurch eine erweiterte Anpassung möglich ist.
| Command A | Nova Lite | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | - | |
Veröffentlichungsdatum | Mar 14, 2025 1 Monat ago | Dec 02, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text Bilder Video |
API-Anbieter | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes | - | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source | Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $2.50 pro Million Token | $0.06 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $10.00 pro Million Token | $0.24 pro Million Token |
MMLU | 85.5% Quelle | 80.5% CoT Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 85.4% pass@1 Quelle |
MATH | 80% Quelle | 73.3% CoT Quelle |
GPQA | 50.8% Quelle | 42% Main Quelle |
IFEval | 90.9% Quelle | 89.7% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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