Cohere 发布 Command A 模型：111B 性能与效率的新标杆核心性能优势Command A 模型在性能上与 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 相当或更优，同时具备显著的效率优势：- 人工评估表现：在企业任务、STEM 领域和编程任务的人工评估中，Command A 与竞争对手相比表现优秀- 基准测试成绩：在包括 MMLU、MATH、IFEval 等学术基准测试，BFCL、Taubench 等代理基准测试，以及 MBPPPlus、SQL 和 RepoQA 等编码基准测试中展现了强大性能效率与部署优势Command A 的一个关键亮点是其卓越的效率：- 硬件需求低：只需2个 GPU（A100 或 H100）即可部署，而竞争对手通常需要32个- 高吞吐量：每秒可生成高达156个 token，比 GPT-4o 快1.75倍，比 DeepSeek-V3 快2.4倍- 部署成本：私有部署比基于 API 的访问可节省高达50%的成本企业级特性Command A 针对企业需求设计，具备多项关键特性：- 长上下文：支持 256K 上下文长度（是大多数领先模型的2倍）- 高级 RAG：具备可验证引用的检索增强生成能力- 多语言支持：支持全球23种主要语言，且在多语言企业任务中表现优于 DeepSeek-V3- 阿拉伯语优势：在阿拉伯语方言识别和回应方面显著优于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3- 代理能力：可与 Cohere North 平台集成，支持企业级 AI 代理功能可用性与定价- 当前可用性：已在 Cohere 平台上线，Hugging Face 可用于研究目的，即将在主要云提供商上推出- 定价结构：输入 token $2.50/百万，输出 token $10.00/百万

Timeline

Elon Musk (@elonmusk) 2025-03-13 22:32:20.584143368 +0800 CST

Cohere 发布 Command A 模型：111B 性能与效率的新标杆

核心性能优势 Command A 模型在性能上与 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 相当或更优，同时具备显著的效率优势： - 人工评估表现：在企业任务、STEM 领域和编程任务的人工评估中，Command A 与竞争对手相比表现优秀 - 基准测试成绩：在包括 MMLU、MATH、IFEval 等学术基准测试，BFCL、Taubench 等代理基准测试，以及 MBPPPlus、SQL 和 RepoQA 等编码基准测试中展现了强大性能

效率与部署优势 Command A 的一个关键亮点是其卓越的效率： - 硬件需求低：只需2个 GPU（A100 或 H100）即可部署，而竞争对手通常需要32个 - 高吞吐量：每秒可生成高达156个 token，比 GPT-4o 快1.75倍，比 DeepSeek-V3 快2.4倍 - 部署成本：私有部署比基于 API 的访问可节省高达50%的成本

企业级特性 Command A 针对企业需求设计，具备多项关键特性： - 长上下文：支持 256K 上下文长度（是大多数领先模型的2倍） - 高级 RAG：具备可验证引用的检索增强生成能力 - 多语言支持：支持全球23种主要语言，且在多语言企业任务中表现优于 DeepSeek-V3 - 阿拉伯语优势：在阿拉伯语方言识别和回应方面显著优于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 - 代理能力：可与 Cohere North 平台集成，支持企业级 AI 代理功能

可用性与定价 - 当前可用性：已在 Cohere 平台上线，Hugging Face 可用于研究目的，即将在主要云提供商上推出 - 定价结构：输入 token $2.50/百万，输出 token $10.00/百万