Command A Vision calcolatore TPS

Apri i pesi Cohere 112B parametri July 2025

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 · Q3_K_M · 13.1 tok/s

Scheda più veloce

B200

30.3 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Command A Vision?

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
30.3 tok/s 18–48 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	120.6 GB	Q8_0	Comodo
30.3 tok/s 18–48 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	120.6 GB	Q8_0	Comodo
29.3 tok/s 18–47 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
29.3 tok/s 18–47 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
28.1 tok/s 17–45 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	94.5 GB	Q6_K	Comodo
26.6 tok/s 16–43 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Stretto
24.2 tok/s 14–39 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.6 GB	Q8_0	Comodo
24.2 tok/s 14–39 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.6 GB	Q8_0	Comodo
22.8 tok/s 14–37 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	94.5 GB	Q6_K	Comodo
22.7 tok/s 14–36 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Stretto
22.7 tok/s 14–36 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Stretto
22.7 tok/s 14–36 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Stretto
20.6 tok/s 12–33 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q3_K_M	Stretto
18.5 tok/s 11–30 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.6 GB	Q8_0	Stretto
18.5 tok/s 11–30 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.6 GB	Q8_0	Stretto
17.8 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
17.8 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
17.8 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
17.8 tok/s 11–29 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
17.8 tok/s 11–29 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
17.8 tok/s 11–29 · bassa fiducia	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
17.7 tok/s 11–28 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	120.6 GB	Q8_0	Comodo
16.9 tok/s 10–27 · bassa fiducia	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
16.9 tok/s 10–27 · bassa fiducia	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	68.5 GB	Q4_K_M	Stretto
15.7 tok/s 9–25 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	120.6 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
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Canada
Pubblicato: 31 July 2025

Cosa fa

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

Dominio: Vision, Multimodal, Language
Compito: Visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering
Modello di base: Cohere Command A,SigLIP 2

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: 112B
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: CohereLabs

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Introducing Command A Vision: Multimodal AI built for business
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Command A Vision

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 A Vision

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

55.4 GB

Più veloce

30.3 tok/s

Command A Vision raggiunge un conteggio di parametri di 112B. 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 Q3_K_M e producendo circa 13.1 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 30.3 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

Command A Vision è stato pubblicato da Cohere, nel paese registrato come Canada, durante July 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Vision, Multimodal, Language, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Cohere Command A,SigLIP 2. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione CohereLabs.

Comprendere le velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 17.7 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 39 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

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 A Vision

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

Inizia dalla colonna VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro Command A Vision, avere bisogno di circa 55.4 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Command A Vision.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q3_K_M 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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Command A Vision. 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 30.3 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Command A Vision. 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

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Command A Vision.

Risposte

Command A Vision — domande comuni

Command A Vision— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2025.

Command A Vision— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, Multimodal, Language, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

Command A Vision— Dove posso scaricarlo?

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

Command A Vision— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 25.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Command A Vision— 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.

Command A Vision— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 6. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Command A Vision— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 18–48 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 A Vision— 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 Q3_K_M utilizzando circa 55.4 GB, e produce approssimativamente 13.1 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 43.

Command A Vision— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 30.3 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: 39.

Command A Vision— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 55.4 GB a una compressione di Q3_K_M, 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 A Vision— 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 A Vision— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 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. 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 A Vision— chi l'ha creato?

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

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.

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