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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.
Text to Speech
                                        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}")
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Über 300 KI-Modelle für OpenClaw & KI-Agenten

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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.

Befehl A Metrikenvisualisierung
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?

Eingang2,769375 US-Dollar pro Million Token

Ausgabe11,0775 US-Dollar pro Million Token

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