Amazon Nova Pro es un modelo multimodal de vanguardia diseñado para manejar entradas de texto, imagen y video con capacidades de procesamiento avanzadas. Con una ventana de contexto de 300.000 tokens, sobresale en el análisis de documentos, la respuesta visual a preguntas y los flujos de trabajo complejos impulsados por agentes. Como parte de los modelos base de Amazon Nova, admite ajustes finos y destilación, lo que permite una personalización profunda para diversas aplicaciones.
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.
| Nova Pro | Command A | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Dec 02, 2024 4 meses ago | Mar 14, 2025 1 mes ago |
Modalidades | texto imágenes video | texto |
Proveedores de API | Amazon Bedrock | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento | Intencionalmente no divulgado | - |
Código Abierto | No | Sí |
Costo de Entrada | $0.80 por millón de tokens | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida | $3.20 por millón de tokens | $10.00 por millón de tokens |
MMLU | 85.9% CoT Fuente | 85.5% Fuente |
MMLU Pro | No disponible | No disponible |
MMMU | No disponible | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | 89% pass@1 Fuente | No disponible |
MATH | 76.6% CoT Fuente | 80% Fuente |
GPQA | 46.9% Main Fuente | 50.8% Fuente |
IFEval | 92.1% Fuente | 90.9% Fuente |
Aplicación Móvil | - | - |
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