COHERE zaprezentował swój najnowszy model AI, polecenie , oferując rozwiązanie, które łączy wysoką wydajność z niezwykłą wydajnością. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, takich jak GPT-4O i DeepSeek-V3, które wymagają wielu procesorów GPU do pełnej pojemności, polecenie działają tylko na dwóch, znacznie zmniejszając zużycie energii przy jednoczesnym zachowaniu wydajności najwyższego poziomu.
Według cohere , polecenie A jest „Autorespresyjnym modelem języka, który używa zoptymalizowanego architektury transformatora.” Podobnie jak inne modele z kohere, polecenie A zostało wyszkolone konkretnie dla tasków, takiego jak finałowy projekt języka. (Rag). „Po pretracie ten model wykorzystuje nadzorowane dostrajanie (SFT), aby wyrównać zachowanie modelu do ludzkich preferencji i bezpieczeństwa. sekwencja.”
Model został przeszkolony w 23 językach: angielski, francuski, hiszpański, włoski, niemiecki, portugalski, japoński, koreański, arabski, chiński, rosyjski, polski, turecki, wietnamski, holenderski, czeski, indonezyjski, ukraiński, rumuński, grecki, hindi, hindi, hindi, hindi, hindi, hindi i perski. Wykorzystuje 111 miliardów parametrów i zapewnia okno kontekstowe tokena 256K.
Domówność A Command A wyróżnia ją jako przekonujący wybór dla firm, które chcą wykorzystać AI bez ponoszenia wysokich kosztów operacyjnych związanych z większą liczbą modeli intensywnych zasobów.
Cohere decyzyjna pripresja energetyczna w zakresie jego designu nie tylko w zakresie wzrośtu o skutkach środowiskowych AI, ale także pozycji, ale także pozycji, ale także pozycję, ale także pozycję. Firma jako lider w szybko rozwijającej się dziedzinie zielonej AI.
W miarę wzrostu globalnego zapotrzebowania na sztuczną inteligencję, firmy coraz częściej szukają narzędzi AI, które zaspokajają potrzeby związane z wydajnością bez ciężkich kosztów ochrony środowiska i dowodzą odpowiedzi na to połączenie. Rynek AI są zdominowane przez modele, które w dużej mierze opierają się na mocy obliczeniowej, ale dowodzą redefinicjami tego standardu.
Zmniejszone zużycie zasobów modelu sprawia, że jest to wysoce skalowalne rozwiązanie dla przedsiębiorstw w różnych sektorach, w których zrównoważony rozwój staje się coraz bardziej kluczową priorytetem biznesowym.
Performance VS VS V3: Benchmmark i Hummmark i Hummmark Reseal i Hummmmmmapmał i Hummark Oceny
Polecenie Ahere A wykazało imponującą wydajność w różnych testach porównawczych i ocen, często przewyższając zarówno GPT-4O, jak i Deepseek-V3 w kilku kluczowych obszarach.
W ocenie preferencji człowieka polecenie A działają silnie w wielu domenach. Ogólnie rzecz biorąc, nieznacznie przewyższa GPT-4O z 50,4% w porównaniu do 49,6%. W STEM Command A posiada krawędź z 51,4% w stosunku do 48,6% GPT-4O, podczas gdy w kodowaniu GPT-4O prowadzi z 53,2% w porównaniu z 46,8% dowodzenia A. To pokazuje szerokie zastosowanie dowodzenia w różnych dziedzinach, w tym zadaniach biznesowych i technicznych.
Jeśli chodzi o wydajność wnioskowania, poleca przewyższenie zarówno GPT-4O, jak i Deepseek-V3. Generuje 156 tokenów na sekundę w kontekście 1k, znacznie przewyższając GPT-4O przy 89 tokenach i Deepseek-V3 przy 64 tokenach. To sprawia, że polecenie jest bardziej wydajne pod względem mocy obliczeniowej, umożliwiając szybsze czasy reakcji i obsługując większe objętości danych z większym łatwością.
Źródło: COHERE
Polecenie A również wyróżnia się w rzeczywistych testach porównawczych. W testach takich jak MMLU, Taubench i SQL dowodzą konsekwentnie w obok lub powyżej GPT-4O, przewyższając DeepSeek-V3 w zadaniach kodowania, takich jak MBPPPLUS i Repoqa.
Miejsca to dowodzą A na stanowisku konkurencyjnym zarówno w aplikacjach akademickich, jak i biznesowych, potwierdzając jego odporność w obsłudze złożonych zadań.
Źródło: Cohere
Pod względem dokładności języka krzyżowego arabskiego dowództwa A Prowadzi z imponującą dokładnością 98,2%, przewyższając Deepseek-V3 na poziomie 94,9% i GPT-4O (NOV) na 92,2%. To osiągnięcie podkreśla najwyższą zdolność A do obsługi złożonych instrukcji angielskich w języku arabskim, co jest szczególnie ważne w przypadku globalnych aplikacji, które wymagają wsparcia wielojęzycznego.
Ponadto polecenie A również wyróżnia się w wyniku ADI2 (zdolność reagowania w tym samym arabskim dialekcie), osiągając 24,7, znacząco wyprzedzając DEADSEEK-V3 z 15,7 i GPT-4O na 15,9. To sprawia, że polecenie jest wysoce skutecznym modelem zadań specyficznych dla dialektu, zaspokajania bardziej zróżnicowanego zakresu dialektów arabskich.
Źródło: Wreszcie, w wielojęzycznych ocenach ludzkich dowodzą A pokazuje dobre wyniki w językach takich jak arabski, portugalski i hiszpański, zdobywając znaczny odsetek ocen. Jego wydajność w języku arabskim jest szczególnie godna uwagi, gdzie poleca Outshines DeepSeek-V3, dodatkowo zestalając przewagę konkurencyjną w środowiskach wielojęzycznych.
Źródło: Cohere
Dzięki swojej doskonałej wydajności w zakresie wnioskowania, wielojęzycznej dokładności i kodowania testów porównawczych A Command A pojawia się jako bardzo zdolny model, który jest odpowiedni dla szerokiej gamy zastosowań, od procesów biznesowych po techniczne rozwiązywanie problemów. Jego wydajność i dokładność sprawiają, że jest to przekonujący wybór dla przedsiębiorstw poszukujących rozwiązań AI, które nie naruszają jakości ani wydajności.
Dowództwo A Integracja A z szerszą strategią Cohere
Wprowadzenie dowodzenia A Fabines w szerszej wizji dla Kolejnych zapewniania przedsiębiorstw zapewnianie przedsiębiorstwom dla firm komponentowych narzędzi Ai. North Platform Cohere, która została wprowadzona na rynek w styczniu. Platforma Północna została zaprojektowana w celu zintegrowania wydajności dowodzenia A z automatyzacją podstawowych funkcji biznesowych, takich jak analiza dokumentów, automatyzacja obsługi klienta i zadania HR.
poprzez oferowanie elastycznych, skalowalnych rozwiązań AI, North to nie tylko produkt, ale kluczowy element ekosystemu AI Kolejności, który pomaga przedsiębiorstwom obniżyć koszty. To, co oddziela North, jest jego zdolność do integracji architektury dowodzenia A o niskim zakresie A z przepływami pracy biznesowej, dzięki czemu jest odpowiednia do opieki zdrowotnej, finansów i produkcji-w przypadku kontroli kosztów operacyjnych i bezpieczeństwa są najważniejsze.
Zdolność platformy do zapewnienia prywatności danych przy jednoczesnym obsłudze zadań związanych z AI, jaką jest zadania napędzane przez AI. Oferty AI ewoluują, dowodzą A wyróżnia się jako niezbędny model w swoim portfelu. Jego integracja z North zwiększa zdolność platformy do sprostania rosnącym wymaganiom firm poszukujących wiarygodnych rozwiązań AI o niskiej energii.
Ponadto AYA Vision, uruchomiona w marcu 2025 r., Jest kolejnym przykładem szerszej strategii korzenia, aby oferować rozwiązania AI w otwartym masie. Multimodalne możliwości Aya Vision i projekt otwarty Wskaźnik są zgodne z pchnięciem Cohere do przejrzystości i dostosowywania w sztucznej inteligencji, zapewniając, że zarówno programistów, jak i firmy mogą dostosować je do ich konkretnych potrzeb przeszkody.
W lutym 2025 r. Złożył pozew, w tym Condé Nast i McClatchy, oskarżając korektę o wykorzystanie ich treści bez pozwolenia na szkolenie modeli AI, w tym rodzinę dowodzenia modeli.
Pulpsiffs argumentuje, że Pulpsiffs Argulue argumentuje. Ich treść bez wystarczającej transformacji lub autoryzacji.
COHERE odpowiedziała, broniąc jego użycia Rag jako w granicach dozwolonego użytku, ale problem pozostaje sporny. Pozew podkreśla złożone wyzwania, przed którymi stoją firmy AI dotyczące korzystania z danych i praw własności intelektualnej.
Ponieważ modele AI stają się bardziej zintegrowane z przepływami pracy biznesowej, pytanie, czy jest to etyczne-lub legalne-w celu wyszkolenia modeli AI na publicznej treści bez wyraźnej zgody będzie miała kluczowe znaczenie dla kształtowania przyszłości technologii sztucznej inteligencji. Kolejne, ale dla całej branży AI potencjalnie ustalanie nowych precedensów dla sposobu, w jaki modele AI są szkolone w przyszłości.
, ponieważ AI nadal są zintegrowane z każdym aspektem przedsiębiorstw, pytania dotyczące własności danych i treści generowanej przez AI> stają się coraz ważniejsze, szczególnie w kontekście otwartych modeli-weight. Rynek
Pomimo znaczących zalet Command A i Aya Vision, nie jest pozbawiony konkurencji. Zastrzeżone modele, takie jak GPT-4O Openai i Google’s Gemini, pozostają dominującymi graczami na rynku, oferując niezrównaną wydajność, ale kosztem wysokiego zużycia zasobów i dostępu restrykcyjnego.
Te modele zaspokajają duże przedsiębiorstwa chętne do inwestowania w infrastrukturę AI, ale zamkniętą naturę tych modeli i opcji dostosowania i dostosowania. Podejście COHERE Otwórz otwartą oferuje wyraźną alternatywę.
Decyzja firmy o skupieniu się na modelach AI z otwartym dostępem, takim jak AYA Vision, zapewnia znaczącą elastyczność, umożliwiając programistom dostrojenie modeli dla określonych zadań i branż.
Jest to główna zaleta dla badaczy, startupów i małych firm, które mogą brakować zasobów do pomiaru kompleksowych umów na licencje. Ponieważ AI staje się bardziej integralna dla operacji biznesowych, Cohere pozycjonuje się jako kluczowy gracz w ruchu w kierunku AI Open-Source. Podczas gdy Openai i Google od dawna są standardem branżowym, Comehe’s Command A oferuje atrakcyjną alternatywę dla firm poszukujących rozwiązań AI, które nie mają wysokich kosztów energii związanych z bardziej tradycyjnymi systemami.