




Command R+是Cohere的尖端生成式AI模型,专为企业级性能设计,其中速度、安全性和输出质量至关重要。该模型能够在最小基础设施下高效运行,在能力和成本效益方面均优于GPT-4o和DeepSeek-V3等顶级模型。具备扩展的256K token上下文窗口(是大多数领先模型的两倍),擅长现代商业运营中必不可少的复杂多语言和基于代理的任务。尽管功能强大,但仅需两个GPU即可部署,具有高度可访问性。吞吐速度高达每秒156个token(比GPT-4o快约1.75倍),Command R+在保持准确性和深度的同时提供了卓越的效率。
网站 AI模型网页 | |
提供商 提供该模型的实体机构 | |
聊天 输入消息开始聊天 | - |
发布日期 模型首次发布时间 | 1 年 ago 3月 14, 2025 |
模态 模型可处理的数据类型 | 文本 |
API提供商 提供此模型的供应商(非完整列表) | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知识截止日期 模型知识最后更新时间 | - |
开源 模型代码是否公开可用 | 是 |
输入定价 处理提示词中token的成本 | $2.50 每百万token |
输出定价 模型生成token的成本 | $10.00 每百万token |
MMLU 多任务语言理解测试 - 评估数学、历史、法律等57个学科的知识掌握 | 85.5% 来源 |
MMLU-Pro 增强版MMLU基准测试,包含更难的推理题、更多选项集并降低提示敏感性 | 不可用 |
MMMU 多任务多模态理解测试 - 评估文本、图像、音频和视频的综合理解能力 | 不可用 |
HellaSwag 高难度句子补全基准测试 | 不可用 |
HumanEval 评估代码生成和问题解决能力 | 不可用 |
MATH 测试不同难度级别的数学问题解决能力 | 80% 来源 |
GPQA 通过需要深度专业知识的选择题测试化学、生物和物理领域的博士水平知识 | 50.8% 来源 |
IFEval 测试模型准确遵循格式指令、生成适当输出并在不同任务中保持指令一致性的能力 | 90.9% 来源 |
SimpleQA 评估简单问题的准确性 | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot 多语言编程基准。 | - |
LiveCodeBench v5 实时编程基准测试 | - |
Global MMLU (Lite) 用于评估模型在全球层面通用性的简化基准测试。 | - |
MathVista 评估人工智能模型在视觉环境中的数学推理能力 | - |
移动应用 | - |