




कमांड R+ कोहेयर का अत्याधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल है, जिसे एंटरप्राइज-ग्रेड प्रदर्शन के लिए इंजीनियर किया गया है जहां गति, सुरक्षा और आउटपुट गुणवत्ता महत्वपूर्ण हैं। न्यूनतम इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ कुशलतापूर्वक चलने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह क्षमता और लागत-प्रभावशीलता दोनों में GPT-4o और DeepSeek-V3 जैसे शीर्ष-स्तरीय मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है। 256K टोकन की विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ - जो अधिकांश प्रमुख मॉडल्स से दोगुनी बड़ी है - यह आधुनिक व्यावसायिक संचालन के लिए आवश्यक जटिल बहुभाषी और एजेंट-आधारित कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। अपनी शक्ति के बावजूद, इसे केवल दो GPU पर तैनात किया जा सकता है, जो इसे अत्यधिक सुलभ बनाता है। 156 टोकन प्रति सेकंड की तेज गति के साथ - जो GPT-4o से लगभग 1.75 गुना तेज है - कमांड R+ सटीकता या गहराई से समझौता किए बिना असाधारण दक्षता प्रदान करता है।
वेबसाइट एआई मॉडल वेब पेज | |
प्रदाता इस मॉडल को प्रदान करने वाली इकाई। | |
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रिलीज तिथि मॉडल पहली बार कब रिलीज हुआ था। | 1 वर्ष ago मार्च 14, 2025 |
मोडलिटीज इस मॉडल द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा के प्रकार | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता वे प्रदाता जो इस मॉडल को प्रदान करते हैं। (यह एक पूर्ण सूची नहीं है।) | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
ज्ञान समाप्ति तिथि मॉडल का ज्ञान अंतिम बार कब अपडेट किया गया था। | - |
ओपन सोर्स क्या मॉडल का कोड सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है। | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट आपके प्रॉम्प्ट में टोकन प्रोसेसिंग की लागत | $2.50 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट मॉडल द्वारा उत्पन्न टोकन की लागत | $10.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू मैसिव मल्टीटास्क भाषा समझ - गणित, इतिहास, कानून और अन्य सहित 57 विषयों में ज्ञान का परीक्षण | 85.5% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो अधिक मजबूत एमएमएलयू बेंचमार्क जिसमें कठिन, तर्क-केंद्रित प्रश्न, बड़ा विकल्प सेट, और कम प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता शामिल है | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू मैसिव मल्टीटास्क मल्टीमॉडल समझ - टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो में समझ का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग एक चुनौतीपूर्ण वाक्य पूर्णता बेंचमार्क | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल कोड जनरेशन और समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करता है | उपलब्ध नहीं |
मैथ विभिन्न कठिनाई स्तरों पर गणितीय समस्या-समाधान क्षमताओं का परीक्षण | 80% स्रोत |
जीपीक्यूए रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिकी में पीएचडी-स्तर के ज्ञान का बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से परीक्षण जो गहरे डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं | 50.8% स्रोत |
आईएफइवैल मॉडल की स्पष्ट स्वरूपण निर्देशों का सटीक पालन करने, उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने, और विभिन्न कार्यों में लगातार निर्देश अनुपालन बनाए रखने की क्षमता का परीक्षण | 90.9% स्रोत |
SimpleQA साधारण प्रश्नों की सटीकता का आकलन | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot बहुभाषी प्रोग्रामिंग बेंचमार्क। | - |
LiveCodeBench v5 रीयल-टाइम प्रोग्रामिंग के लिए बेंचमार्क | - |
वैश्विक MMLU (लाइट) वैश्विक स्तर पर मॉडलों की सार्वभौमिकता का आकलन करने के लिए बेंचमार्क का सरलीकृत संस्करण। | - |
MathVista दृश्य संदर्भों में AI मॉडलों की गणितीय तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन | - |
मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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