Cohere Command A TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
Radeon Instinct MI200
64 GB · Q3_K_M · 13.2 tok/s
Schnellste Karte
B200
30.5 tok/s · 180 GB
Welche GPUs können laufen Cohere Command A?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
43 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
30.5
tok/s
18–49 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
30.5
tok/s
18–49 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 119.5 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
29.6
tok/s
18–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
29.6
tok/s
18–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
28.3
tok/s
17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 93.7 GB | Q6_K | Komfortabel |
|
26.9
tok/s
16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | knapp |
|
24.4
tok/s
15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 119.5 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
24.4
tok/s
15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 119.5 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
23.0
tok/s
14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 93.7 GB | Q6_K | Komfortabel |
|
22.9
tok/s
14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | knapp |
|
22.9
tok/s
14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | knapp |
|
22.9
tok/s
14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | knapp |
|
20.8
tok/s
12–33 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 54.9 GB | Q3_K_M | knapp |
|
18.7
tok/s
11–30 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | knapp |
|
18.7
tok/s
11–30 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | knapp |
|
18.0
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
18.0
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
18.0
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
18.0
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
18.0
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Oct 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
18.0
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H800 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
17.9
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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17.1
tok/s
10–27 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 1,940 GB/s | Jun 2021 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
|
17.1
tok/s
10–27 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A800 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 1,940 GB/s | Nov 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | knapp |
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15.9
tok/s
10–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 119.5 GB | Q8_0 | Komfortabel |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Cohere
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Canada
- Veröffentlicht
- 13 March 2025
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 111B
- Trainingsdaten
- tokens
a 111 billion parameter model optimized for demanding enterprises that require fast, secure, and high-quality AI
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (non-commercial)
- Training-Code
- Unreleased
- Hugging Face
- CohereLabs
Command A is available today on the Cohere platform, for research use on Hugging Face, and coming soon to major cloud providers. https://huggingface.co/CohereLabs/c4ai-command-a-03-2025?ref=cohere-ai.ghost.io License:CC-BY-NC
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Introducing Command A: Max performance, minimal compute
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Cohere Command A
Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 30.5 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 30.5 tok/s
- 03 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q4_K_M 29.6 tok/s
- 04 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q4_K_M 29.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q6_K 28.3 tok/s
- 06 H100 NVL 94 GB 94 GB · 3,940 GB/s · Q5_K_M 26.9 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 24.4 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 24.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q6_K 23.0 tok/s
- 10 H100 PCIe 96 GB 96 GB · 3,360 GB/s · Q5_K_M 22.9 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Cohere Command A
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 Jetson T4000 64 GB · Braucht 54.9 GB · Q3_K_M · knapp 2.8 tok/s
- 02 H100 SXM5 64 GB 64 GB · Braucht 54.9 GB · Q3_K_M · knapp 20.8 tok/s
- 03 Jetson AGX Orin 64 GB 64 GB · Braucht 54.9 GB · Q3_K_M · knapp 2.1 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI200 64 GB · Braucht 54.9 GB · Q3_K_M · knapp 13.2 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI210 64 GB · Braucht 54.9 GB · Q3_K_M · knapp 13.2 tok/s
- 06 RTX PRO 5000 72 GB Blackwell 72 GB · Braucht 61.4 GB · IQ4_XS · knapp 12.6 tok/s
- 07 H100 CNX 80 GB · Braucht 67.9 GB · Q4_K_M · knapp 18.0 tok/s
- 08 H800 PCIe 80 GB 80 GB · Braucht 67.9 GB · Q4_K_M · knapp 18.0 tok/s
- 09 H800 SXM5 80 GB · Braucht 67.9 GB · Q4_K_M · knapp 29.6 tok/s
- 10 A800 PCIe 80 GB 80 GB · Braucht 67.9 GB · Q4_K_M · knapp 17.1 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Was es braucht, um dieses Modell auszuführen
Minimale Karte
Radeon Instinct MI200
Benötigter Speicher
54.9 GB
Schnellste
30.5 tok/s
Cohere Command A erreicht eine Parameteranzahl von 111B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 43.
Die kleinste Karte, die es hält, ist Radeon Instinct MI200, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 64 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 13.2 Token pro Sekunde
Spitzenklasse ist B200, generieren ungefähr 30.5 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Über dieses Modell
Cohere Command A wurde veröffentlicht von Cohere, im Land aufgezeichnet als Canada, während March 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. CohereLabs.
Wie schnell es läuft und warum
Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 17.9 Token pro Sekunde. 39 von ihnen
Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.
Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für Cohere Command A
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
-
01
Lese zuerst die MEMORY-Zahl
Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten Cohere Command A, benötigt ungefähr 54.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
-
02
Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an
Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. Cohere Command A.
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03
Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.
Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
-
04
Nach Geschwindigkeit sortieren
Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Cohere Command A. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 30.5 tok/s
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05
Lies die Spalte "fit" zuletzt
Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von Cohere Command A. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
-
06
Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite
Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. Cohere Command A.
Antworten
Cohere Command A — Häufige Fragen
Cohere Command A— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 54.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.
Cohere Command A— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Cohere Command A— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 111B. a 111 billion parameter model optimized for demanding enterprises that require fast, secure, and high-quality AI. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Cohere Command A— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Cohere, basiert auf Canada, eine als kategorisierte Organisation industry.
Cohere Command A— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2025.
Cohere Command A— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Cohere Command A— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation CohereLabs. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
Cohere Command A— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 24.7 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
Cohere Command A— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 43. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
Cohere Command A— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 6. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
Cohere Command A— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 18–49 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
Cohere Command A— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI200, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 64 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 54.9 GB, und produziert ungefähr 13.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 43.
Cohere Command A— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 30.5 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 39.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.