Cohere Command A TPS-rekenmachine

Open gewichten Cohere 111B parameters March 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 · 13.2 tok/s

Snelste kaart

B200

30.5 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Cohere Command A?

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
30.5 tok/s 18–49 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	119.5 GB	Q8_0	Comfortabel
30.5 tok/s 18–49 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	119.5 GB	Q8_0	Comfortabel
29.6 tok/s 18–47 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
29.6 tok/s 18–47 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
28.3 tok/s 17–45 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	93.7 GB	Q6_K	Comfortabel
26.9 tok/s 16–43 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	80.8 GB	Q5_K_M	Krap
24.4 tok/s 15–39 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	119.5 GB	Q8_0	Comfortabel
24.4 tok/s 15–39 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	119.5 GB	Q8_0	Comfortabel
23.0 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.7 GB	Q6_K	Comfortabel
22.9 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.8 GB	Q5_K_M	Krap
22.9 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.8 GB	Q5_K_M	Krap
22.9 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.8 GB	Q5_K_M	Krap
20.8 tok/s 12–33 · lage vertrouwen	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	54.9 GB	Q3_K_M	Krap
18.7 tok/s 11–30 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	119.5 GB	Q8_0	Krap
18.7 tok/s 11–30 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	119.5 GB	Q8_0	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
17.9 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	119.5 GB	Q8_0	Comfortabel
17.1 tok/s 10–27 · lage vertrouwen	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
17.1 tok/s 10–27 · lage vertrouwen	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	67.9 GB	Q4_K_M	Krap
15.9 tok/s 10–25 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	119.5 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: 13 March 2025

Wat het doet

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

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering

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: 111B
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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP: Yes
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

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

Referentie: Introducing Command A: Max performance, minimal compute
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Cohere Command A

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 Cohere Command A

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

54.9 GB

Snelste

30.5 tok/s

Cohere Command A bereikt een parameter telling van 111B. 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 13.2 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 30.5 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

Cohere Command A werd gepubliceerd door Cohere, in het land geregistreerd als Canada, tijdens March 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie CohereLabs.

Hoe snel het draait, en waarom

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 17.9 tokens per seconde. 39 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Cohere Command A

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

Lees eerst de geheugenfiguur

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Cohere Command A, ongeveer nodig 54.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor Cohere Command A.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., 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

Sorteer op snelheid

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Cohere Command A. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 30.5 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van Cohere Command A. 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

Controleer de kaart vanaf de andere kant

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

Antwoorden

Cohere Command A — veelgestelde vragen

Cohere Command A— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 54.9 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.

Cohere Command A— 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.

Cohere Command A— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 111B. a 111 billion parameter model optimized for demanding enterprises that require fast, secure, and high-quality AI. 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.

Cohere Command A— wie heeft het gemaakt?

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

Cohere Command A— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in March 2025.

Cohere Command A— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Cohere Command A— 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.

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

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 24.7 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

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

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 43. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Cohere Command A— 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.

Cohere Command A— 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: 18–49 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Cohere Command A— 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 54.9 GB, en produceert ongeveer 13.2 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 43.

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

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 30.5 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.

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