Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Cohere · pașaport de model

Cohere: Command A

command-a-03-2025
  • Ponderi deschise
  • Licență CC-BY-NC-4.0
  • 111.1B parametri
  • 256,000 context
  • Lansat 2025-03-01(din numele modelului)
7/27axe acoperite
General · LMArena
1,354#196 din 396
Cea mai bună percentilă
56.2Halucinații HHEM (Vectara)
Poziția în cohortă
44.3mediană 45.2

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

  • 5.8 pct — Factuality Arena (1,363)

Neuniform: 50,4 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 56.2 pct pe Halucinații HHEM (Vectara) față de 5.8 pct pe Factuality Arena.

  • Halucinații HHEM (Vectara)56.2 pct90.7%Verifică →
  • General50.8 pct1,354Verifică →
  • Urmarea instrucțiunilor50.3 pct1,342Verifică →
  • Prompturi dificile50.3 pct1,368Verifică →
  • Programare47.8 pct1,389Verifică →
  • LiveBench32.3 pct44.1%Verifică →
  • Factuality Arena5.8 pct1,363Verifică →
  • WebDev ArenaNeevaluat
  • Vision ArenaNeevaluat
  • Search ArenaNeevaluat
  • Document ArenaNeevaluat
  • Agent ArenaNeevaluat
  • GPQA DiamondNeevaluat
  • AIME (matematică)Neevaluat
  • FrontierMathNeevaluat
  • SimpleQA VerifiedNeevaluat
  • ARC-AGI-2Neevaluat
  • Humanity's Last ExamNeevaluat
  • SimpleBenchNeevaluat
  • BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
  • SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
  • Terminal-Bench 4.0Neevaluat
  • MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
  • LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • SWE-bench VerifiedNeevaluat
  • Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Parametri111.1B
ArhitecturăCohere2ForCausalLM
LicențăCC-BY-NC-4.0
AccesRestricționat — trebuie să accepți termenii repository-ului înainte de descărcare

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIcohere/command-a
Lungime context256,000 tokeni
Ieșire maximă8,192 tokeni
Preț intrare$2.50 per 1M tokeni
Preț ieșire$10 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyMax tokensPresence penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"cohere/command-a","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

  • command-a-03-2025 stands at 44.3 (raw mean 41.9) — measured on 7 of 27 axes.

    pozițieșablonVerifică →
  • command-a-03-2025 stands at 44.3 versus a cohort median of 45.2 across 144 models released within 180 days — below the peer median.

    cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →