Amazon Nova Pro ist ein modernes multimodales Modell, das für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingängen mit fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token zeichnet es sich in der Dokumentenanalyse, visuellen Fragebeantwortung und komplexen agentengesteuerten Workflows aus. Als Teil der Amazon Nova-Grundmodelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, was eine tiefgreifende Anpassung für verschiedene Anwendungen ermöglicht.
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.
| Nova Pro | Command A | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Dec 02, 2024 4 Monate ago | Mar 14, 2025 1 Monat ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter | Amazon Bedrock | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Datum des Wissensstandes | Absichtlich nicht offengelegt | - |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0.80 pro Million Token | $2.50 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $3.20 pro Million Token | $10.00 pro Million Token |
MMLU | 85.9% CoT Quelle | 85.5% Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 89% pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
MATH | 76.6% CoT Quelle | 80% Quelle |
GPQA | 46.9% Main Quelle | 50.8% Quelle |
IFEval | 92.1% Quelle | 90.9% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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