Command R+ calcolatore TPS

Apri i pesi Cohere,Cohere for AI 104B parametri April 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

43 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 12.8 tok/s

Scheda più veloce

B200

32.6 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Command R+?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

43 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
32.6 tok/s 20–52 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	112.0 GB	Q8_0	Comodo
32.6 tok/s 20–52 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	112.0 GB	Q8_0	Comodo
31.6 tok/s 19–51 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
31.6 tok/s 19–51 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
28.7 tok/s 17–46 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q5_K_M	Stretto
26.0 tok/s 16–42 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	112.0 GB	Q8_0	Comodo
26.0 tok/s 16–42 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	112.0 GB	Q8_0	Comodo
24.4 tok/s 15–39 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q5_K_M	Stretto
24.4 tok/s 15–39 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q5_K_M	Stretto
24.4 tok/s 15–39 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q5_K_M	Stretto
20.8 tok/s 12–33 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	112.0 GB	Q8_0	Stretto
20.2 tok/s 12–32 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	57.6 GB	IQ4_XS	Stretto
19.9 tok/s 12–32 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	112.0 GB	Q8_0	Stretto
19.9 tok/s 12–32 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	112.0 GB	Q8_0	Stretto
19.2 tok/s 12–31 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
19.2 tok/s 12–31 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
19.2 tok/s 12–31 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
19.2 tok/s 12–31 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
19.2 tok/s 12–31 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
19.2 tok/s 12–31 · bassa fiducia	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
19.1 tok/s 11–30 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	112.0 GB	Q8_0	Comodo
18.2 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
18.2 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	63.6 GB	Q4_K_M	Stretto
16.9 tok/s 10–27 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	112.0 GB	Q8_0	Stretto
16.9 tok/s 10–27 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	112.0 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Cohere,Cohere for AI
Tipo di organizzazione: Industry,Industry
Paese: Canada
Pubblicato: 4 April 2024

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Language generation, Translation, Code autocompletion

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 104B
Dati di addestramento: tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (non-commercial)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: CohereForAI

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Modello di base: Yes
Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Command R+

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Command R+

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Radeon Instinct MI200

Memoria necessaria

57.6 GB

Più veloce

32.6 tok/s

Command R+ raggiunge un conteggio di parametri di 104B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 43.

La scheda più piccola che lo tiene è Radeon Instinct MI200, con una capacità di memoria di 64 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 12.8 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 32.6 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Command R+ è stato pubblicato da Cohere,Cohere for AI, nel paese registrato come Canada, durante April 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Language generation, Translation, Code autocompletion.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione CohereForAI.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 18.2 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 37 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Command R+

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Command R+, avere bisogno di circa 57.6 GB a una compressione di IQ4_XS. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Command R+.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di IQ4_XS sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Command R+. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 32.6 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Command R+. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su Command R+.

Risposte

Command R+ — domande comuni

Command R+— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Command R+— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 20–52 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Command R+— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI200, con una capacità di memoria di 64 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 57.6 GB, e produce approssimativamente 12.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 43.

Command R+— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 32.6 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 37.

Command R+— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 57.6 GB a una compressione di IQ4_XS, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Command R+— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Command R+— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 104B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Command R+— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Cohere,Cohere for AI, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.

Command R+— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Command R+— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Language generation, Translation, Code autocompletion. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

Command R+— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione CohereForAI. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Command R+— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 20.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Command R+— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 43. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

Tutti i modelli AI