Command A Vision kalkulator TPS

Otwórz wagi Cohere 112B parametry July 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

43 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 13.1 tok/s

Najszybsza karta

B200

30.3 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Command A Vision?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

43 karty pasują

Obliczanie

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

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Cohere
Typ organizacji: Industry
Kraj: Canada
Opublikowany: 31 July 2025

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Vision, Multimodal, Language
Zadanie: Visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering
Model bazowy: Cohere Command A,SigLIP 2

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 112B
Dane treningowe: tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (non-commercial)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: CohereLabs

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Introducing Command A Vision: Multimodal AI built for business
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Command A Vision

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Command A Vision

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Radeon Instinct MI200

Pamięć potrzebna

55.4 GB

Najszybszy

30.3 tok/s

Command A Vision osiąga liczbę parametrów równą 112B. To stawia to powyżej sprzętu konsumenckiego, w zakresie, gdzie karta jest kupowana do tego celu, zamiast przystosowywana do niego. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to pomieścić: 43.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 13.1 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 30.3 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

Command A Vision został opublikowany przez Cohere, w kraju zapisanym jako Canada, podczas July 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Vision, Multimodal, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering.

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Cohere Command A,SigLIP 2. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją CohereLabs.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 17.7 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 39 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Command A Vision

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem Command A Vision, potrzebując około 55.4 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. Command A Vision.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Command A Vision. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 30.3 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Command A Vision. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Command A Vision.

Odpowiedzi

Command A Vision — częste pytania

Command A Vision— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w July 2025.

Command A Vision— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, Multimodal, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie visual question answering, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Command A Vision— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją CohereLabs. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Command A Vision— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 25.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Command A Vision— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 43. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Command A Vision— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 6. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Command A Vision— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 18–48 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Command A Vision— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 55.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 13.1 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 43.

Command A Vision— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 30.3 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 39.

Command A Vision— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 55.4 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Command A Vision— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Command A Vision— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 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. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Command A Vision— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Cohere, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI