Claude 3.5 Haiku, desarrollado por Anthropic, ofrece una ventana de contexto de 200.000 tokens. El precio está fijado en 1 $ por millón de tokens de entrada y 5 $ por millón de tokens de salida, con posibles ahorros de hasta un 90 % mediante el almacenamiento en caché de prompts y un 50 % a través de la API de Message Batches. Este modelo, lanzado el 4 de noviembre de 2024, destaca en la autocompletación de código, chatbots interactivos, extracción y etiquetado de datos, así como en la moderación de contenido en tiempo real.
Command R+ es el modelo de IA generativa más avanzado de Cohere, diseñado para rendimiento empresarial donde la velocidad, seguridad y calidad de salida son críticas. Optimizado para funcionar eficientemente con infraestructura mínima, supera a modelos de primer nivel como GPT-4o y DeepSeek-V3 tanto en capacidad como en rentabilidad. Con una ventana de contexto extendida de 256K tokens (el doble que la mayoría de modelos líderes),destaca en tareas multilingües complejas y basadas en agentes esenciales para operaciones empresariales modernas. A pesar de su potencia, puede implementarse con solo dos GPU, haciéndolo altamente accesible. Con un rendimiento ultrarrápido de hasta 156 tokens por segundo (aproximadamente 1.75× más rápido que GPT-4o),Command R+ ofrece eficiencia excepcional sin comprometer precisión o profundidad.
| Claude 3.5 Haiku | Command A | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Nov 04, 2024 5 meses ago | Mar 14, 2025 1 mes ago |
Modalidades | texto | texto |
Proveedores de API | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento | 01.04.2024 | - |
Código Abierto | No | Sí |
Costo de Entrada | $0.80 por millón de tokens | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida | $4.00 | $10.00 por millón de tokens |
MMLU | No disponible | 85.5% Fuente |
MMLU Pro | 65% 0-shot CoT Fuente | No disponible |
MMMU | No disponible | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | 88.1% 0-shot Fuente | No disponible |
MATH | 69.4% 0-shot CoT Fuente | 80% Fuente |
GPQA | No disponible | 50.8% Fuente |
IFEval | No disponible | 90.9% Fuente |
Aplicación Móvil | - |
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