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Befehl A

Coheres Command A, ein Modell mit 111 Milliarden Parametern, eignet sich hervorragend für agentenbasierte Workflows und mehrsprachige Aufgaben. Mit einem Kontextfenster von 256.000 Tokens treibt es Unternehmenslösungen voran.

Gratis-Tokens im Wert von 1 $ für neue Mitglieder

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                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'cohere/command-a',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="cohere/command-a",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

Docs

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Befehl A

Produktdetails

💡 Wir stellen Cohere Command A vor: KI-Kraftpaket für Unternehmen

Befehl A ist Coheres neuestes, 111 Milliarden Parameter umfassendes, hochentwickeltes Transformer-Modell, das speziell für anspruchsvolle KI-Anwendungen in Unternehmen konzipiert wurde. Es liefert beispiellose Präzision und datenbasierte Erkenntnisse und zeichnet sich durch seine Leistungsfähigkeit in verschiedenen kritischen Anwendungsfällen aus, darunter Agenten-Workflows, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Und mehrsprachige Aufgaben in 23 Sprachen. Befehl A ist auf Effizienz optimiert und eignet sich ideal für professionelle Anwendungen wie Codierung, Automatisierung und fortgeschrittene Konversationsintelligenz.

🔧 Technische Spezifikationen und Leistung

Befehl A verwendet einen dichte Transformatorarchitektur Es ist speziell für die nahtlose Tool-Integration und RAG-Workflows optimiert. Es bietet umfassende mehrsprachige Unterstützung. 23 SprachenDazu gehören wichtige Weltsprachen wie Arabisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Russisch und Vietnamesisch. Dieses Modell arbeitet effizient mit nur zwei A100/H100-GPUs und erzielt eine beeindruckende Leistung. 150 % höherer Durchsatz im Vergleich zum Vorgängermodell.

Für eine detailliertere Betrachtung konsultieren Sie bitte die Originalquelle: Cohere-Befehl – BeschreibungDie

📈 Leistungsbenchmarks

Basierend auf den von Cohere gemeldeten Kennzahlen weist Command A robuste Fähigkeiten auf:

✅ MMLU85,5 % (Überzeugende Begründung)
✅ MATHE: 80,0 % (Effektive mathematische Problemlösung)
✅ IFEval: 90,0 % (Ausgezeichnete Befolgung der Anweisungen)
✅ BFCL: 63,8 % (Mäßiger Anteil an Anrufen im Rahmen von Geschäftsfunktionen)
✅ Taubench: 51,7 % (Mäßige Kodierungsgenauigkeit)

Diese Kennzahlen unterstreichen die herausragenden Fähigkeiten von Command A im logischen Denken und im Befolgen von Anweisungen, gepaart mit soliden mathematischen Problemlösungskompetenzen. Es bietet außerdem ein beträchtliches 256K Token-Kontextfensterunerlässlich für die Bearbeitung umfangreicher Dokumente und komplexer Arbeitsabläufe.

Visuelle Darstellung der wichtigsten Leistungskennzahlen von Befehl A.

💻 Wichtigste Funktionen & Preise

🤖 Agentenbasierte KI auf Unternehmensebene: Lässt sich mit externen Tools integrieren, um autonome, intelligente Arbeitsabläufe zu ermöglichen.
📝 Retrieval-Augmented Generation (RAG)Liefert hochzuverlässige, datenbasierte Ergebnisse mit integrierten Zitationsfunktionen.
🌐 Mehrsprachige Unterstützung: Ermöglicht Übersetzung, Zusammenfassung und Automatisierung in den 23 unterstützten Sprachen.
⚡ Hoher Durchsatz: Optimiert für den Einsatz in großen Unternehmen, bietet es eine höhere Effizienz als frühere Versionen.
🔒 Flexible SicherheitsmodiBietet sowohl kontextbezogene als auch strikte Sicherheitsvorkehrungen, um den unterschiedlichen Einsatzanforderungen gerecht zu werden.

💸 API-Preise

Eingang2,769375 US-Dollar pro Million Token

Ausgabe11,0775 US-Dollar pro Million Token

🚀 Optimale Anwendungsfälle

Command A wurde entwickelt, um in einer Vielzahl von Unternehmensszenarien hervorragende Leistungen zu erbringen:

💻 Unterstützung bei der Codierung: SQL-Abfragen generieren, Code übersetzen und die Entwicklung beschleunigen.
📉 Datengetriebene Forschung und AnalyseVerbessern Sie Ihre Finanzanalyse und -forschung durch zuverlässiges RAG.
🌐 Mehrsprachige Aufgabenautomatisierung: Optimieren Sie globale Unternehmensworkflows durch automatisierte Übersetzung und Zusammenfassung.
🔍 Geschäftsprozessautomatisierung: Integration fortschrittlicher KI-Tools zur Steigerung der betrieblichen Effizienz.
💬 Fortgeschrittene Dialogsysteme: Leistungsstarke, kontextreiche und mehrsprachige Chatbots.

📃 Codebeispiele & API-Parameter

Beispielcode-Ausschnitt:

import cohere
import os

 co = cohere.Client(os.getenv("COHERE_API_KEY"))

 response = co.chat( model = 'command-a' , message = "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?" )

print (response.text)

API-Parameter:

Modell: Zeichenkette - Gibt das Modell an (z. B. 'Befehl-a').
prompt: Zeichenkette - Texteingabe zur Generierung.
max_tokens: ganze Zahl - Maximale Anzahl der zu generierenden Token.
Temperatur: schweben - Steuert die Zufälligkeit (0,0 bis 5,0).
Werkzeuge: Array - Liste der Tools für agentenbasierte Workflows.
Sprache: Zeichenkette - Zielsprache (z. B. "en", "fr", "yes").
use_rag: boolescher Wert - Aktiviert RAG, falls wahr.

🔀 Vergleich mit anderen führenden Modellen

Command A behauptet sich stark gegenüber seinen Konkurrenten und weist deutliche Vorteile auf:

➤ Im Vergleich zu DeepSeek V3Die MMLU von Command A (85,5 %) liegt leicht unter der von DeepSeek V3 (~88,5 %), und Taubench (51,7 %) hinkt dessen Wert (~70 %) hinterher. Command A zeichnet sich jedoch durch eine überlegene 256K Kontextfenster, deutlich größer als die 128K von DeepSeek V3, was einen klaren Vorteil in komplexen RAG-Szenarien bietet.
➤ Vs. GPT-4oDie MMLU von Command A (85,5 %) ist mit der von GPT-4o (~87,5 %) vergleichbar, obwohl die Taubench (51,7 %) hinter der von GPT-4o (~80 %) zurückbleibt. Entscheidend ist, dass die MMLU von Command A (85,5 %) mit der von GPT-4o (~87,5 %) vergleichbar ist. 256K Kontextfenster übertrifft erneut die 128K von GPT-4o und eignet sich daher besser für die Analyse umfangreicher Dokumente.
➤ Vs. Llama 3.1 8BCommand A übertrifft Llama 3.1 8B in allen Bereichen deutlich, mit einem wesentlich höheren MMLU-Wert (85,5 % gegenüber ~68,4 %) und Taubench-Wert (51,7 % gegenüber ~61 %). 256K Kontextfenster übertrifft auch die 8K von Llama 3.1 8B bei Weitem und ermöglicht weitaus komplexere und kontextreichere Anwendungen.

🗄 API-Integration

Befehl A ist über eine leistungsstarke KI/ML-API leicht zugänglich. Eine umfassende Dokumentation für die nahtlose Integration ist verfügbar.

❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Wofür ist Befehl A in erster Linie konzipiert?

Command A ist primär auf KI-Anwendungen in Unternehmen zugeschnitten und zeichnet sich durch seine Leistungsfähigkeit in agentenbasierten Arbeitsabläufen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und mehrsprachigen Aufgaben in 23 Sprachen aus. Es eignet sich ideal für professionelle Anwendungsfälle wie Programmierung, Automatisierung und Konversationsintelligenz.

2. Wie verhält sich Befehl A hinsichtlich der Kontextfenstergröße?

Command A verfügt über ein beeindruckendes Token-Kontextfenster von 256K, das deutlich größer ist als bei vielen Konkurrenzmodellen wie GPT-4o und DeepSeek V3 (beide 128K), wodurch es sich hervorragend für die Verarbeitung und das Verständnis umfangreicher Dokumente und komplexer Arbeitsabläufe eignet.

3. Was sind die wichtigsten Stärken von Command A in Vergleichstests?

Es erzielt hohe Werte im MMLU-Test (85,5 %) für allgemeines logisches Denken und im IFEval-Test (90,0 %) für das Befolgen von Anweisungen, was auf ausgeprägte kognitive Fähigkeiten und eine hohe Kooperationsbereitschaft hinweist. Auch im Bereich Mathematik (80,0 %) schneidet es bei der Problemlösung gut ab.

4. Ist Befehl A für mehrsprachige Aufgaben geeignet?

Ja, Command A bietet umfassende mehrsprachige Unterstützung für 23 Sprachen und ermöglicht so Übersetzung, Zusammenfassung und Automatisierung globaler Unternehmensworkflows.

5. Wie sehen die API-Preisdetails für Befehl A aus?