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)
- 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
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
cohere/command-aParametri API acceptați de acest endpoint
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"}]}'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.
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.
command-a-03-2025 scores at percentile 5.8 on Factuality Arena.
command-a-03-2025 ranks between #178 and #693 across 5 built-in weightings — best under "Axat pe programare", worst under "Toate sursele".
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 →