Command A Vision calculateur TPS

Ouvrir les poids Cohere 112B paramètres July 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

43 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 13.1 tok/s

Carte la plus rapide

B200

30.3 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Command A Vision?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

43 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
30.3 tok/s 18–48 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	120.6 GB	Q8_0	Confortable
30.3 tok/s 18–48 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	120.6 GB	Q8_0	Confortable
29.3 tok/s 18–47 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
29.3 tok/s 18–47 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
28.1 tok/s 17–45 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	94.5 GB	Q6_K	Confortable
26.6 tok/s 16–43 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	À l'étroit
24.2 tok/s 14–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.6 GB	Q8_0	Confortable
24.2 tok/s 14–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.6 GB	Q8_0	Confortable
22.8 tok/s 14–37 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	94.5 GB	Q6_K	Confortable
22.7 tok/s 14–36 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	À l'étroit
22.7 tok/s 14–36 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	À l'étroit
22.7 tok/s 14–36 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	À l'étroit
20.6 tok/s 12–33 · faible confiance	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q3_K_M	À l'étroit
18.5 tok/s 11–30 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.6 GB	Q8_0	À l'étroit
18.5 tok/s 11–30 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.6 GB	Q8_0	À l'étroit
17.8 tok/s 11–29 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.8 tok/s 11–29 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.8 tok/s 11–29 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.8 tok/s 11–29 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.8 tok/s 11–29 · faible confiance	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.8 tok/s 11–29 · faible confiance	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.7 tok/s 11–28 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	120.6 GB	Q8_0	Confortable
16.9 tok/s 10–27 · faible confiance	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
16.9 tok/s 10–27 · faible confiance	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	68.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
15.7 tok/s 9–25 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	120.6 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare 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: 31 July 2025

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Vision, Multimodal, Language
Tâche: Visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering
Modèle de base: Cohere Command A,SigLIP 2

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 112B
Données d'entraînement: tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (non-commercial)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: CohereLabs

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Introducing Command A Vision: Multimodal AI built for business
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Command A Vision

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Command A Vision

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Radeon Instinct MI200

Mémoire requise

55.4 GB

Le plus rapide

30.3 tok/s

Command A Vision atteint un nombre de paramètres de 112B. Cela le place au-dessus du matériel grand public, dans la gamme où une carte est achetée à cette fin plutôt que réutilisée pour cela. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent le supporter : 43.

La plus petite carte qui le contient est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 13.1 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 30.3 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

Command A Vision a été publié par Cohere, dans le pays enregistré comme Canada, durant July 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Vision, Multimodal, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering.

Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Cohere Command A,SigLIP 2. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation CohereLabs.

Comprendre les vitesses

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 17.7 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 39 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Command A Vision

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre Command A Vision, ayant besoin d'environ 55.4 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Command A Vision.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Command A Vision. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 30.3 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de Command A Vision. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Command A Vision.

Réponses

Command A Vision — questions courantes

Command A Vision— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans July 2025.

Command A Vision— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Vision, Multimodal, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Command A Vision— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation CohereLabs. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Command A Vision— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 25.3 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Command A Vision— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 43. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Command A Vision— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 6. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Command A Vision— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 18–48 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Command A Vision— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 55.4 GB, et produit environ 13.1 tous les GPU capables de l'exécuter en total 43.

Command A Vision— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 30.3 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 39.

Command A Vision— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 55.4 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Command A Vision— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Command A Vision— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 112B. 112B This is a vision-language model that uses a language model based on Command A paired with the SigLIP2-patch16-512 vision encoder through a multimodal adapter for vision-language understanding. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Command A Vision— qui l'a créé ?

Il a été publié par Cohere, basé sur Canada, une organisation catégorisée comme industry.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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