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.
Amazon Nova Lite es un modelo multimodal versátil diseñado para procesar entradas de texto, imágenes y videos, generando salidas basadas en texto. Con una ventana de contexto de 300.000 tokens, es ideal para interacciones en tiempo real, análisis de documentos y respuesta a preguntas visuales. Como parte de los modelos fundacionales de Amazon Nova, admite ajuste fino y destilación, permitiendo una personalización avanzada.
| Command A | Nova Lite | |
|---|---|---|
Sitio Web
| - | |
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto imágenes video |
Proveedores de API
| Cohere, Hugging Face, Major cloud providers | Amazon Bedrock |
Fecha de Corte de Conocimiento
| - | Intencionalmente no divulgado |
Código Abierto
| Sí | No |
Costo de Entrada
| $2.50 por millón de tokens | $0.06 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $10.00 por millón de tokens | $0.24 por millón de tokens |
MMLU
| 85.5% Fuente | 80.5% CoT Fuente |
MMLU-Pro
| No disponible | No disponible |
MMMU
| No disponible | No disponible |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| No disponible | 85.4% pass@1 Fuente |
MATH
| 80% Fuente | 73.3% CoT Fuente |
GPQA
| 50.8% Fuente | 42% Main Fuente |
IFEval
| 90.9% Fuente | 89.7% Fuente |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - | - |
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