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Commande A

Le modèle Command A de Cohere, doté de 111 milliards de paramètres, excelle dans les flux de travail multi-agents et les tâches multilingues. Grâce à sa fenêtre de contexte de 256 000 jetons, il pilote les solutions d'entreprise.

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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}")

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Commande A

Détails du produit

💡 Présentation de Cohere Command A : une plateforme d'IA d'entreprise ultra-performante

Commande A Le dernier modèle de transformateur dense de Cohere, doté de 111 milliards de paramètres, a été conçu avec une précision méticuleuse pour répondre aux exigences des applications d'IA d'entreprise. Il offre une précision inégalée et des analyses fondées sur les données, et excelle dans divers cas d'utilisation critiques, notamment : flux de travail agents, Génération augmentée par la récupération (RAG), et tâches multilingues Disponible en 23 langues, Command A est optimisé pour l'efficacité et idéal pour les applications professionnelles telles que le codage, l'automatisation et l'intelligence conversationnelle avancée.

🔧 Spécifications techniques et performances

La commande A utilise un architecture de transformateur dense Spécialement optimisé pour une intégration transparente des outils et des flux de travail RAG, il offre une prise en charge multilingue étendue. 23 langues, y compris des langues internationales clés comme l'arabe, le chinois (simplifié et traditionnel), le russe et le vietnamien. Ce modèle fonctionne efficacement avec seulement deux GPU A100/H100, atteignant des performances impressionnantes. débit supérieur de 150 % par rapport à son prédécesseur.

Pour une analyse plus approfondie, veuillez vous référer à la source originale : Description de la commande Cohere.

📈 Indicateurs de performance

D'après les indicateurs fournis par Cohere, Command A démontre des capacités robustes :

✅ MMLU: 85,5 % (raisonnement solide)
✅ MATHÉMATIQUES: 80,0 % (Résolution efficace de problèmes mathématiques)
✅ IFEval: 90,0 % (Excellent suivi des instructions)
✅ BFCL: 63,8 % (Appel de fonctions métier modéré)
✅ Taubench: 51,7 % (Précision de codage modérée)

Ces indicateurs soulignent les formidables capacités de raisonnement et d'exécution des instructions de Command A, associées à de solides compétences en résolution de problèmes mathématiques. Il offre également une capacité substantielle Fenêtre de contexte de jeton de 256 Ko, essentiel pour la gestion de documents volumineux et de flux de travail complexes.

Représentation visuelle des principaux indicateurs de performance de la commande A.

💻 Fonctionnalités clés et tarification

🤖 IA agentique de niveau entreprise: S'intègre aux outils externes pour des flux de travail autonomes et intelligents.
📝 Génération augmentée par la récupération (RAG)Fournit des résultats hautement fiables et étayés par des données, avec des fonctionnalités de citation intégrées.
🌐 Assistance multilingueFacilite la traduction, la synthèse et l'automatisation dans ses 23 langues prises en charge.
⚡ Débit élevéOptimisé pour une utilisation à grande échelle en entreprise, offrant une efficacité accrue par rapport aux versions précédentes.
🔒 Modes de sécurité flexibles: Offre des garde-fous de sécurité à la fois contextuels et stricts pour répondre aux diverses exigences de déploiement.

💸 Tarification de l'API

Saisir: 2,769375 $ par million de jetons

Sortir: 11,0775 $ par million de jetons

🚀 Cas d'utilisation optimaux

Command A est conçu pour exceller dans divers scénarios d'entreprise :

💻 Aide au codageGénérez des requêtes SQL, traduisez du code et accélérez le développement.
📉 Recherche et analyse fondées sur les donnéesAméliorer l'analyse et la recherche financières grâce à un système RAG fiable.
🌐 Automatisation des tâches multilinguesRationalisez les flux de travail des entreprises à l'échelle mondiale grâce à la traduction et à la synthèse automatisées.
🔍 Automatisation des processus métierIntégrer des outils d'IA avancés pour une efficacité opérationnelle accrue.
💬 Agents conversationnels avancés: Alimentez des chatbots sophistiqués, riches en contexte et multilingues.

📃 Exemples de code et paramètres d'API

Exemple d'extrait de code :

importer la cohérence
importer os

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

 réponse = co.chat( modèle = 'command-a' , message = "Quelle est la capitale de la France ?" )

imprimer (réponse.texte)

Paramètres de l'API :

modèle: chaîne - Spécifie le modèle (par exemple, 'commande-a').
rapide: chaîne - Saisie de texte pour la génération.
max_tokens: entier - Nombre maximal de jetons à générer.
température: flotter - Contrôle l'aléatoire (0,0 à 5,0).
outils: tableau - Liste d'outils pour les flux de travail automatisés.
langue: chaîne - Langue cible (ex. : « en », « fr », « yes »).
utiliser_rag: booléen - Active RAG si vrai.

🔀 Comparaison avec d'autres modèles de pointe

Command A se distingue nettement de ses concurrents, affichant des avantages distincts :

➤ Comparaison avec DeepSeek V3Le MMLU de Command A (85,5 %) est légèrement inférieur à celui de DeepSeek V3 (environ 88,5 %), et celui de Taubench (51,7 %) est en deçà (environ 70 %). Cependant, Command A affiche une performance supérieure. Fenêtre de contexte de 256 Ko, nettement plus grande que les 128K de DeepSeek V3, offrant un avantage distinct dans les scénarios RAG complexes.
➤ Par rapport à GPT-4oLe score MMLU de Command A (85,5 %) est compétitif par rapport à celui de GPT-4o (environ 87,5 %), bien que son score Taubench (51,7 %) soit inférieur à celui de GPT-4o (environ 80 %). Surtout, le score de Command A Fenêtre de contexte de 256 Ko Il surpasse à nouveau les 128 000 de GPT-4o, ce qui le rend plus adapté à l'analyse de documents à grande échelle.
➤ Contre Llama 3.1 8BLa commande A surpasse nettement la commande Llama 3.1 8B sur tous les plans, avec un MMLU (85,5 % contre environ 68,4 %) et un Taubench (51,7 % contre environ 61 %) bien supérieurs. Fenêtre de contexte de 256 Ko elle surpasse également largement les 8K de Llama 3.1 8B, permettant des applications beaucoup plus complexes et riches en contexte.

🗄 Intégration API

La commande A est facilement accessible via une API IA/ML robuste. Une documentation complète est disponible pour une intégration aisée.

❓ Foire aux questions (FAQ)

1. À quoi sert principalement la commande A ?

Command A est principalement conçu pour les applications d'IA d'entreprise et excelle dans les flux de travail d'agents, la génération augmentée par la recherche (RAG) et les tâches multilingues sur 23 langues. Il est idéal pour les cas d'utilisation professionnels tels que le codage, l'automatisation et l'intelligence conversationnelle.

2. Comment la commande A se comporte-t-elle en ce qui concerne la taille de la fenêtre de contexte ?

Command A dispose d'une fenêtre de contexte de jetons impressionnante de 256K, ce qui est nettement plus grand que de nombreux modèles concurrents comme GPT-4o et DeepSeek V3 (tous deux de 128K), ce qui le rend très efficace pour le traitement et la compréhension de documents volumineux et de flux de travail complexes.

3. Quels sont les principaux atouts de Command A en matière de benchmarks ?

Il obtient d'excellents résultats au test MMLU (85,5 %) pour le raisonnement général et au test IFEval (90,0 %) pour le respect des consignes, ce qui témoigne de solides capacités cognitives et d'une grande capacité d'obéissance. Ses performances en mathématiques (80,0 %) pour la résolution de problèmes sont également bonnes.

4. La commande A est-elle adaptée aux tâches multilingues ?

Oui, Command A offre une prise en charge multilingue robuste dans 23 langues, facilitant la traduction, la synthèse et l'automatisation des flux de travail des entreprises mondiales.

5. Quels sont les détails de tarification de l'API pour Command A ?