C

Command A

Cohere 社の Command シリーズの高度なモデルで、指示追従と企業アプリケーション向けに最適化されています。強力な指示理解と実行能力を備え、プロダクションレベルのデプロイをサポートします。特にエンタープライズレベルの対話、文書処理、複雑な指示実行タスクに優れています。企業環境のニーズを十分に考慮して設計されており、信頼性の高い安定した AI サービスを提供し、顧客サービス、コンテンツ生成などの企業レベルのアプリケーションに適しています。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(比較的速い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
256,000
コンテキストウィンドウ
-
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥31.5 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Command A
Command-R (Aug '24)
Aya Expanse 32B

基本パラメータ

Command A技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
256.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (License Required for Commercial Use)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2025-03-13
応答速度
169.6,813 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はCommand Aの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
39.95
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
28.4
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
45.77
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
71.2
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
52.7
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4.6
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
28.7
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
28.1
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
81.5
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
81.9
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
9.7
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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