Command R+ to zaawansowany generatywny model AI firmy Cohere, zaprojektowany dla wydajności korporacyjnej, gdzie kluczowe są szybkość, bezpieczeństwo i jakość wyników. Zaprojektowany do wydajnej pracy przy minimalnej infrastrukturze, przewyższa czołowe modele jak GPT-4o i DeepSeek-V3 zarówno pod względem możliwości, jak i opłacalności. Dzięki rozszerzonemu oknu kontekstu 256K tokenów (dwukrotnie większemu niż większość wiodących modeli) doskonale sprawdza się w złożonych zadaniach wielojęzycznych i agentowych niezbędnych we współczesnych operacjach biznesowych. Mimo mocy można go wdrożyć na zaledwie dwóch GPU, co czyni go bardzo dostępnym. Z oszałamiającą przepustowością do 156 tokenów na sekundę (około 1,75× szybciej niż GPT-4o),Command R+ zapewnia wyjątkową wydajność bez kompromisów w dokładności czy głębi.
Strona internetowa Strona internetowa modelu AI | |
Dostawca Podmiot dostarczający ten model. | |
Czat Wpisz wiadomość, aby rozpocząć czat | - |
Data wydania Kiedy model został po raz pierwszy wydany. | 1 rok ago Mar 14, 2025 |
Modalności Rodzaje danych, które ten model może przetwarzać | tekst |
Dostawcy API Dostawcy oferujący ten model. (To nie jest wyczerpująca lista.) | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy Kiedy wiedza modelu była ostatnio aktualizowana. | - |
Open Source Czy kod modelu jest dostępny do publicznego użytku. | Tak |
Cena za wejście Koszt przetwarzania tokenów w Twoich promptach | $2.50 za milion tokenów |
Cena za wyjście Koszt za tokeny wygenerowane przez model | $10.00 za milion tokenów |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Testuje wiedzę z 57 dziedzin, w tym matematyki, historii, prawa i innych | 85.5% Źródło |
MMLU-Pro Bardziej zaawansowane benchmarki MMLU z trudniejszymi pytaniami skupionymi na rozumowaniu, większym zestawem wyborów i zmniejszoną wrażliwością na prompty | Niedostępne |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Testuje rozumienie tekstu, obrazów, dźwięku i wideo | Niedostępne |
HellaSwag Wymagające benchmarki uzupełniania zdań | Niedostępne |
HumanEval Ocenia możliwości generowania kodu i rozwiązywania problemów | Niedostępne |
MATH Testuje umiejętności rozwiązywania problemów matematycznych na różnych poziomach trudności | 80% Źródło |
GPQA Testuje wiedzę na poziomie doktorskim z chemii, biologii i fizyki poprzez pytania wielokrotnego wyboru wymagające głębokiej wiedzy specjalistycznej | 50.8% Źródło |
IFEval Testuje zdolność modelu do dokładnego przestrzegania wyraźnych instrukcji formatowania, generowania odpowiednich wyników i utrzymania spójnego przestrzegania instrukcji w różnych zadaniach | 90.9% Źródło |
SimpleQA Ocena dokładności prostych pytań | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Wielojęzyczny benchmark programistyczny. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark programowania w czasie rzeczywistym | - |
Global MMLU (Lite) Uproszczona wersja benchmarku do oceny uniwersalności modeli na poziomie globalnym. | - |
MathVista Ocenia zdolności rozumowania matematycznego modeli AI w kontekstach wizualnych | - |
Aplikacja mobilna | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.