Command A：极致性能，极简算力——256k 上下文窗口
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生成模型 (Generative Models) * CommandA 系列高性能、可扩展的语言模型 * Aya Expanse 领先的多语言模型，精通 23 种不同的语言
高级检索模型 (Advanced Retrieval Models) * Embed 领先的多模态搜索和检索工具 * Rerank 一个强大的模型，为搜索质量提供语义提升
工作场所系统 (Workplace Systems) * North 一个集成的 AI 平台，使现代员工能够完成更多工作 * Compass 一个智能搜索和发现系统，用于呈现业务见解
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介绍 Command A：极致性能，极简算力
Cohere 团队
2025 年 3 月 13 日
Command A 在企业代理任务方面与 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 持平或更好，但效率显著更高。
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今天，我们推出 Command A，这是一种最先进的生成模型，针对需要快速、安全和高质量 AI 的高要求企业进行了优化。与领先的专有模型和开源权重模型（如 GPT-4o 和 DeepSeek-V3）相比，Command A 以最小的硬件成本提供最大的性能。 对于私有部署，Command A 在业务关键型代理和多语言任务方面表现出色，同时可以仅在两个 GPU 上部署，而其他模型通常需要多达 32 个。
在业务、STEM 和编码任务的直接人工评估中，Command A 与其更大、更慢的竞争对手相匹配或超越，同时提供卓越的吞吐量和更高的效率。 人工评估很重要，因为它们在真实世界的企业数据和情况下进行测试。
在各种标准基准测试中，Command A 在指令跟随、SQL、代理和工具任务方面提供强大的性能。
可扩展的效率
我们专注于尽可能高效地构建 Command A，同时也使其在生产中尽可能高效地提供服务。 凭借仅两个 A100 或 H100 的服务占用空间，它比市场上其他同类模型需要的计算量少得多。 这对于私有部署尤其重要。
大而不切实际的模型会导致延迟不佳。 当您只是想快速获得正确的答案时，Command A 是最佳选择。 事实上，Command A 可以高达 156 个 tokens/秒 的速率传送 tokens，比 GPT-4o 高 1.75 倍，比 DeepSeek-V3 高 2.4 倍。 Command A 的私有部署比基于 API 的访问便宜多达 50%。
企业就绪的功能
我们在设计 Command A 时考虑了业务需求。 它的 256k 上下文长度（是大多数领先模型的 2 倍）可以处理更长的企业文档。 其他关键功能包括 Cohere 的高级检索增强生成 (RAG) 以及可验证的引用、代理工具使用、企业级安全性和强大的多语言性能。
在企业 RAG 用例中比较 Command A 和 GPT-4o 的直接人工评估获胜率。 所有示例均由经过专门培训的人工注释员进行至少 3 向盲注注释，评估流畅性、忠实性和响应实用性。
我们了解全球公司需要跨区域的能力。 Command A 为世界上大多数人口使用的 23 种语言提供扩展的企业级支持。 我们进行了一项广泛的人工评估，发现用户在各种业务用例中强烈偏好 Command A 而不是 DeepSeek-V3 在大多数语言上。
特别是，Command A 比 GPT-4o 或 DeepSeek-V3 更好地始终以请求的语言回答内容，例如以用户的相关阿拉伯语方言回答。
大规模赋能 AI 代理
AI 的好坏取决于您提供的数据。 考虑到这一点，Command A 安全地提供准确的问题响应，基于您的内部公司信息。 实际上，客户使用此功能执行诸如按办公室位置采购相关 HR 政策、审查法律法规以及 分析长篇财务报告等任务。
下一代 Cohere 模型将帮助为客户提供一系列 AI 应用程序 跨越金融、医疗保健、制造、能源和公共部门等行业。 特别是，他们将与 North无缝集成，这是我们安全的 AI 代理平台，可释放您的公司数据和人员与 AI 代理的全部潜力。 我们完全集成的技术堆栈使客户能够完全 自定义产品以满足其独特的业务需求。
North 安全地利用 CRM 和 ERP 软件等企业工具，并连接到内部公司数据库和外部 Web 搜索服务。 这使您能够构建代理，这些代理在您的企业系统的安全防火墙之后为您采取行动。
可用性
Command A 今天在 Cohere 平台上可用，用于 Hugging Face上的研究用途，并且即将登陆主要的云提供商。 如果您对私有或本地部署感兴趣，请联系我们的 销售团队。
Cohere API 定价| 输入 Tokens| 输出 Tokens ---|---|--- Command A| $2.50 / 1M| $10.00 / 1M
[1]BFCL：2025 年 3 月 12 日在 BFCL-v3 基准测试上的表现。 如果可用，分数取自公共排行榜，否则使用官方代码库尽最大努力进行内部评估。 对于竞争对手，我们报告了他们的 BFCL“提示”或“函数调用”分数的较高者。 我们报告了总体分数，该分数测试了在多样化的现实世界环境中的工具使用。 Taubench：在 Taubench 基准测试上的表现。 如果可用，分数取自公共存储库排行榜，否则使用官方代码库尽最大努力进行内部评估。 我们报告了零售和航空公司任务的 pass@1 分数，这些分数评估了多轮客户支持用例中的工具使用代理。 学术：跨越一般知识 (MMLU)、数学表现 (MATH) 和指令跟随 (IFEval) 的学术基准测试的性能。 我们发现 Command-A 的表现大致处于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 的水平，或者超过了它们。 编码：我们注意到 Command-A 在 SQL 基准测试（BirdBench、Spider Dev 和 Spider Test 的平均值）上表现出特别强大的性能，并且在 MBPPlus（Python 编程）的用例中达到 GPT-4o 的水平。 最后，我们注意到它在较长上下文中存储库级别的问答方面的卓越表现 (RepoQA)。