Cohere Command
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Cohere
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- Canada
- Publicado
- 1 March 2023
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 52B
- Datos de entrenamiento
- tokens
52B for larger version https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/ Cohere Command has had a few different sizes over time and is continuously updated, but there's been a 52B version since at least March 2023: https://twitter.com/percyliang/status/1638236921754443776
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v4
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo de Fundación
- Yes
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Confianza de registro
- Speculative
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- World-class AI, at your command
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
Cohere Command fue publicado por Cohere, en el país registrado como Canada, durante March 2023. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Cohere Command — preguntas comunes
Cohere Command— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Cohere Command— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Cohere Command— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 52B. 52B for larger version https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/ Cohere Command has had a few different sizes over time and is continuously updated, but there's been a 52B version since at least March 2023: https://twitter.com/percyliang/status/1638236921754443776. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Cohere Command— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Cohere, basado en Canada, una organización categorizada como industry.
Cohere Command— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en March 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Cohere Command— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.