Command A Vision TPS-rekenmachine

Open gewichten Cohere 112B parameters July 2025

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

43 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 13.1 tok/s

Snelste kaart

B200

30.3 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Command A Vision?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

43 kaarten passen

Berekenen

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

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Cohere
Organisatietype: Industry
Land: Canada
Gepubliceerd: 31 July 2025

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Vision, Multimodal, Language
Taak: Visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering
Basis model: Cohere Command A,SigLIP 2

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 112B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (non-commercial)
Training code: Unreleased
Hugging Face: CohereLabs

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Introducing Command A Vision: Multimodal AI built for business
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Command A Vision

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Command A Vision

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Radeon Instinct MI200

Geheugen nodig

55.4 GB

Snelste

30.3 tok/s

Command A Vision bereikt een parameter telling van 112B. Dat plaatst het boven consumentenharde, in het bereik waar een kaart hiervoor wordt gekocht in plaats van ervoor te worden hergebruikt. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen vasthouden: 43.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Radeon Instinct MI200, met een geheugen capaciteit van 64 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 13.1 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 30.3 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Waar het vandaan kwam

Command A Vision werd gepubliceerd door Cohere, in het land geregistreerd als Canada, tijdens July 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Vision, Multimodal, Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering.

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Cohere Command A,SigLIP 2. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.

Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie CohereLabs.

Begrijpen van de snelheden

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 17.7 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 39 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Command A Vision

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

Elke kaart hier is gecontroleerd op Command A Vision, ongeveer nodig 55.4 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. Command A Vision.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Command A Vision. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 30.3 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Command A Vision. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Command A Vision.

Antwoorden

Command A Vision — veelgestelde vragen

Command A Vision— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in July 2025.

Command A Vision— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Vision, Multimodal, Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Command A Vision— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie CohereLabs. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Command A Vision— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 25.3 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Command A Vision— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 43. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Command A Vision— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 6. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Command A Vision— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 18–48 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Command A Vision— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Radeon Instinct MI200, met een geheugen capaciteit van 64 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 55.4 GB, en produceert ongeveer 13.1 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 43.

Command A Vision— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 30.3 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 39.

Command A Vision— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 55.4 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Command A Vision— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Command A Vision— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 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. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Command A Vision— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Cohere, gebaseerd op Canada, een organisatie geclassificeerd als industry.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen