Cohere ha svelato il suo ultimo modello di AI, comanda a , offrendo una soluzione che combina ad alta prestazione con un’efficienza notevole. A differenza dei modelli tradizionali, come GPT-4O e DeepSeek-V3, che richiedono molte GPU per operare a piena capacità, comanda una corsa su solo due, riducendo significativamente il consumo di energia mantenendo prestazioni di alto livello.
Secondo Cohere , comando a”un modello di linguaggio auto-regressivo che utilizza un’architettura di trasformatore ottimizzata. (RAG).
“Dopo la pretrattamento, questo modello utilizza la messa a punto supervisionata (SFT) e l’addestramento delle preferenze per allineare il comportamento del modello alle preferenze umane per l’utilità e la sicurezza. sequenza.”
Il modello è stato addestrato su 23 lingue: inglese, francese, spagnolo, italiano, tedesco, portoghese, giapponese, coreano, arabo, cinese, russo, polacco, turco, vietnamita, olandese, ceco, indonesiano, ucraino, rumeno, greco, hindi, ebraico e persiano. Utilizza 111 miliardi di parametri e fornisce una finestra di contesto di token da 256k.
Il comando di efficienza energetica di A si distingue come una scelta convincente per le imprese che desiderano sfruttare l’IA senza incorrere in termini di costi operativi tipicamente associati alle preoccupazioni più intense delle risorse. Come leader nel campo in rapida evoluzione dell’IA verde.
Mentre la domanda globale dell’IA continua a crescere, le aziende sono sempre più alla ricerca di strumenti di intelligenza artificiale che soddisfino le esigenze di prestazione senza i pesanti costi ambientali e comandano una risposta che chiama. Il mercato dell’intelligenza artificiale è dominato da modelli che si basano fortemente sul potere computazionale, ma comandano una ridefinizione di questo standard.
Il consumo ridotto delle risorse del modello lo rende una soluzione altamente scalabile per le imprese in vari settori, dove la sostenibilità è sempre più una priorità aziendale. Valutazioni
Il comando di Cohere A ha dimostrato prestazioni impressionanti attraverso vari parametri di riferimento e valutazioni, spesso sovraperformando sia GPT-4O che DeepSeek-V3 in diverse aree chiave.
Nella valutazione delle preferenze umane, il comando A si comporta fortemente su più domini. In generale, supera leggermente GPT-4O con il 50,4% rispetto al 49,6%. In STEM, il comando A detiene un vantaggio con il 51,4% sul 48,6% di GPT-4O, mentre nella codifica, GPT-4O conduce con il 53,2% rispetto al 46,8% del comando A. Ciò dimostra l’ampia applicabilità di Comando A in diversi campi, tra cui compiti aziendali e tecnici.
In termini di efficienza di inferenza, il comando A supporta sia GPT-4o che DeepSeek-V3. Genera 156 token al secondo al contesto 1K, superando di gran lunga GPT-4O a 89 token e DeepSeek-V3 a 64 token. Ciò rende il comando più efficiente in termini di potenza di elaborazione, consentendo tempi di risposta più rapidi e gestire volumi di dati più grandi con maggiore facilità.
Fonte: Cohere
comando A eccelle anche nei test di benchmarking del mondo reale. In test come MMLU, Taubench e SQL, comanda una classifica costantemente accanto a GPT-4O, sovraperformando DeepEek-V3 in attività di codifica come MBPPPLUS e Repoqa.
Questo colloca comanda A in una posizione competitiva in applicazioni accademiche e legate al business, confermando la sua robustezza nella gestione di compiti complessi.
fonte: Cohere
In termini di accuratezza del linguaggio crosslinguale arabo, comanda una conduce con un’impressionante precisione del 98,2%, superando DeepSeek-V3 al 94,9% e GPT-4o (nov) al 92,2%. Questo risultato evidenzia la capacità superiore di comando di A di gestire complesse istruzioni inglesi in arabo, che è particolarmente importante per le applicazioni globali che richiedono supporto multilingue.
Inoltre, comanda anche A in punteggio ADI2 (capacità di rispondere nello stesso dialetto arabo) del prompt), raggiungendo 24,7, outpazzando significativamente Deep-V3 con 15.7 e GPT-4 a 15.9. Questo rende il comando un modello altamente efficace per le attività specifiche del dialetto, soddisfacendo una gamma più diversificata di dialetti arabi. src=”Data: immagine/svg+xml; nitro-empty-id=mtcyntoxntcy-1; base64, pHn2zyb2awv3qm94psiwidagmtaynca2mjeiih dpzhropixmdi0iibozwlnahq9ijyymsigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”> fonte: Cohere
Infine, nelle valutazioni umane multilingue, comanda una forte prestazione in lingue come arabi, portoghesi e spagnoli, vincendo una percentuale significativa delle valutazioni. La sua performance in arabo è particolarmente notevole, in cui il comando supera DeepSeek-V3, consolidando ulteriormente il suo vantaggio competitivo in ambienti multilingui.
fonte: Cohere
Con le sue prestazioni superiori nell’efficienza di inferenza, nella precisione multilingue e i benchmark di codifica, il comando emerge come un modello altamente capace che è adatto per una vasta gamma di applicazioni, dai processi aziendali alla risoluzione tecnica dei problemi. La sua efficienza e accuratezza lo rendono una scelta convincente per le aziende che cercano soluzioni di intelligenza artificiale che non scendono a compromessi su qualità o prestazioni.
comando a un comando di integrazione con la strategia più ampia di Cohere
L’introduzione di un comando è una visione più ampia in una visione più ampia. La piattaforma North di Cohere, che è stata lanciata a gennaio. La piattaforma North è progettata per integrare l’efficienza del comando A con l’automazione delle funzioni di core business, come l’analisi dei documenti, l’automazione del servizio clienti e le attività delle risorse umane.
offrendo soluzioni di intelligenza artificiale flessibili e scalabili, North non è solo un prodotto, ma un pezzo chiave dell’ecosistema di AI aziendale di Cohere che aiuta a ridurre i costi mentre aumentano l’efficienza operativa. Ciò che distingue North è la sua capacità di integrare l’architettura a bassa risorsa del comando A nei flussi di lavoro commerciali, rendendolo adatto per l’assistenza sanitaria, la finanza e la produzione: settori dei costi operativi in cui il controllo dei costi operativi e la sicurezza sono fondamentali.
La capacità della piattaforma per garantire la privacy dei dati durante la gestione dei compiti Ai-EAS. Le offerte di intelligenza artificiale si evolvono, comandano un modello essenziale all’interno del loro portafoglio. La sua integrazione in North migliora la capacità della piattaforma di soddisfare le crescenti esigenze delle aziende che cercano soluzioni di intelligenza artificiale affidabili con un’impronta energetica a bassa energia.
Inoltre, Aya Vision, lanciata nel marzo 2025, rappresenta un altro esempio della più ampia strategia di Cohere per offrire soluzioni AI a peso aperto. Le capacità multimodali di Aya Vision e il design a peso aperto si allineano alla spinta di Cohere per la trasparenza e la personalizzazione nell’intelligenza artificiale, garantendo che sviluppatori e aziende possano adattarla alle loro esigenze specifiche.
sfide legali: copyright: copyright e dati legali: Copyright: Copyright di Copyright e dati legali significativi ostacoli.
Nel febbraio 2025, una causa è stata intentata dai principali editori, tra cui Condé Nast e McClatchy, accusando Cohere di usare il loro contenuto protetto da copyright senza il permesso di addestrare i suoi modelli AI, compresa la famiglia di modelli di comando. Senza trasformazione o autorizzazione sufficienti.
Cohere ha risposto difendendo il suo uso di Rag come parte dei limiti di equo uso, ma la questione rimane controversa. The lawsuit highlights the complex challenges faced by AI companies regarding data usage and intellectual property rights.
As AI models become more integrated into business workflows, the question of whether it is ethical—or legal—to train AI models on publicly available content without explicit permission will be crucial in shaping the future of AI technologies.
The outcome of this lawsuit could have far-reaching consequences not only for Cohere but Per l’intera industria dell’intelligenza artificiale, stabilendo potenzialmente nuovi precedenti su come i modelli di intelligenza artificiale sono addestrati in futuro.
poiché l’IA continua ad essere integrata in ogni aspetto delle attività aziendali, domande sulla proprietà dei dati e i contenuti generati dall’AI di più importanti, soprattutto nel contesto di Open-Weight IS, sostenendo. Market
Nonostante i notevoli vantaggi della visione di comando A e Aya, Cohere non è privo di concorrenza. Modelli di proprietà come GPT-4o di Openi e Gemini di Google rimangono attori dominanti sul mercato, offrendo prestazioni senza pari ma a costo di un elevato consumo di risorse e accesso restrittivo.
Questi modelli si adattano alle imprese su larga scala disposte a investire pesantemente nelle infrastrutture dell’intelligenza artificiale, ma la natura chiusa di conflitto e le opzioni di personalizzazione. L’approccio a peso aperto di Cohere offre un’alternativa distinta.
La decisione dell’azienda di concentrarsi su modelli di AI ad accesso aperto, come AYA Vision, offre una significativa flessibilità, consentendo agli sviluppatori di perfezionare i modelli per le attività specifiche e le industrie. Man mano che l’IA diventa più parte integrante delle operazioni aziendali, Cohere si sta posizionando come attore chiave nel movimento verso l’IA open source.
Inoltre, la capacità di Cohere di offrire modelli a beneficenza energetica con prestazioni di alto livello gli dà un vantaggio competitivo rispetto ad altri attori del mercato. Mentre Openai e Google sono stati a lungo lo standard del settore, il comando di Cohere A offre un’alternativa interessante per le aziende in cerca di soluzioni di intelligenza artificiale che non derivano dai pesanti costi energetici associati a sistemi più tradizionali.
