Command A+ calculadora TPS

Abre pesos Cohere,Cohere Labs (formerly Cohere for AI) 218B parámetros May 2026

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

17 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Radeon Instinct MI250

128 GB · IQ4_XS · 67.8 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

154 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Command A+?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

17 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
154 tok/s 93–247 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	147.0 GB	Q5_K_M	Ajustado
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
122 tok/s 73–195 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.6 GB	Q4_K_M	Ajustado
122 tok/s 73–195 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.6 GB	Q4_K_M	Ajustado
110 tok/s 66–176 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
86.4 tok/s 52–138 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	223.1 GB	Q8_0	Ajustado
69.0 tok/s 41–110 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	223.1 GB	Q8_0	Ajustado
69.0 tok/s 41–110 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	223.1 GB	Q8_0	Ajustado
67.8 tok/s 41–108 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
67.8 tok/s 41–108 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
65.1 tok/s 39–104 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	172.4 GB	Q6_K	Ajustado
65.1 tok/s 39–104 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	172.4 GB	Q6_K	Ajustado
56.5 tok/s 34–90 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
55.3 tok/s 33–88 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
50.5 tok/s 30–81 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	223.1 GB	Q8_0	Ajustado
7.2 tok/s 4–12 · baja confianza	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
7.2 tok/s 4–12 · baja confianza	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	108.9 GB	IQ4_XS	Ajustado

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

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,Cohere Labs (formerly Cohere for AI)
Tipo de Organización: Industry,Industry
País: Canada
Publicado: 20 May 2026

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language, Multimodal, Vision
Tarea: Language modeling/generation, Question answering

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: 218B
Datos de entrenamiento: tokens

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: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: CohereLabs

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Introducing Command A+: Making sovereign agentic capabilities available to all
Última actualización: 11 August 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Command A+

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Command A+

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Radeon Instinct MI250

Memoria necesaria

108.9 GB

Más rápido

154 tok/s

Command A+ llega a un recuento de parámetros de 218B. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 17.

En el extremo bajo, se maneja por Radeon Instinct MI250, con una capacidad de memoria de 128 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 67.8 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 154 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

Command A+ fue publicado por Cohere,Cohere Labs (formerly Cohere for AI), en el país registrado como Canada, durante May 2026. Sale de una organización categorizada como industry,Industry.

Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización CohereLabs.

Qué decide la velocidad

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 67.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 15 de ellos.

Este es un modelo de mezcla de expertos, que enruta cada token a través de solo parte de sí mismo. Por lo tanto, genera mucho más rápido de lo que su tamaño total sugiere — mientras aún necesita que cada parámetro resida en memoria, por lo que es rápido sin ser barato de mantener.

Sin el diseño de atención en nuestro archivo, la columna de memoria es una aproximación. Es lo suficientemente cercana como para elegir hardware, y menos confiable en contexto largo.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Command A+

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Command A+, necesitando alrededor 108.9 GB a una compresión de IQ4_XS. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. Command A+.
03

Establecer un umbral de calidad

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de IQ4_XS en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Command A+. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 154 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Command A+. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Command A+.

Respuestas

Command A+ — preguntas comunes

Command A+— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 108.9 GB a una compresión de IQ4_XS, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Command A+— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Command A+— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 218B. "218B total; 25B active". 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.

Command A+— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Cohere,Cohere Labs (formerly Cohere for AI), basado en Canada, una organización categorizada como industry,Industry.

Command A+— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en May 2026.

Command A+— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Command A+— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización CohereLabs. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Command A+— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 35.2 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Command A+— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 17. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Command A+— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Command A+— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 93–247 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Command A+— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Radeon Instinct MI250, con una capacidad de memoria de 128 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 108.9 GB, y produce aproximadamente 67.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 17.

Command A+— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 154 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 15.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 August 2026

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.

Todos los modelos de IA