Cohere Command Light
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Cohere
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Canada
- Publié
- 30 November 2023
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 6B
- Données d'entraînement
- tokens
6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, et non de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 1 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
https://docs.cohere.com/docs/environmental-impact 2700kg CO2 equivalent. Cohere used this calculator: https://mlco2.github.io/impact/ This calculator claims that ~40000 TPUv3 hours causes ~3000 kg CO2 emissions in the "us-west1", "us-west2", and "us-west3" regions. Not clear what region the data center Cohere used was in. Google has data centers around the world; *most* regions are similarly carbon intensive as us-west but north-america-northeast is 10x less carbon intensive and south Asia is…
L'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v4
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- API access
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Cohere’s Embed and Command Light Models with Fine-tuning Now Available on Amazon Bedrock
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
Cohere Command Light was published by Cohere, in Canada, in November 2023. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Comment il a été entraîné
Training it took roughly 1 × 10²² FLOP of computation, on Google TPU v4 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Réponses
Cohere Command Light — Questions fréquentes
Is Cohere Command Light open source?
No. Cohere Command Light has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Cohere Command Light have?
Cohere Command Light has 6B parameters. 6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Cohere Command Light?
Cohere Command Light was published by Cohere, based in Canada, categorised as industry.
When was Cohere Command Light released?
Cohere Command Light was published in November 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Cohere Command Light used for?
Cohere Command Light works in Language, and is recorded as handling language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Cohere Command Light?
Around 1 × 10²² FLOP, on Google TPU v4. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Cohere Command Light?
None. Cohere Command Light is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.