Cohere Command A kalkulator TPS
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
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Radeon Instinct MI200
64 GB · Q3_K_M · 13.2 tok/s
Najszybsza karta
B200
30.5 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Cohere Command A?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
43 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
30.5
tok/s
18–49 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
30.5
tok/s
18–49 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 119.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
29.6
tok/s
18–47 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
29.6
tok/s
18–47 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
28.3
tok/s
17–45 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 93.7 GB | Q6_K | Wygodny |
|
26.9
tok/s
16–43 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 119.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 119.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
23.0
tok/s
14–37 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 93.7 GB | Q6_K | Wygodny |
|
22.9
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
22.9
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
22.9
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.8 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
20.8
tok/s
12–33 · niska pewność |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 54.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
18.7
tok/s
11–30 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | Wąski |
|
18.7
tok/s
11–30 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | Wąski |
|
18.0
tok/s
11–29 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
18.0
tok/s
11–29 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
18.0
tok/s
11–29 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
18.0
tok/s
11–29 · niska pewność |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
18.0
tok/s
11–29 · niska pewność |
H100 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Oct 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
18.0
tok/s
11–29 · niska pewność |
H800 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
17.9
tok/s
11–29 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 119.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
17.1
tok/s
10–27 · niska pewność |
A100 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 1,940 GB/s | Jun 2021 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
17.1
tok/s
10–27 · niska pewność |
A800 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 1,940 GB/s | Nov 2022 | 67.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
15.9
tok/s
10–25 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 119.5 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
- 13 March 2025
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 111B
- Dane treningowe
- tokens
a 111 billion parameter model optimized for demanding enterprises that require fast, secure, and high-quality AI
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
Command A is available today on the Cohere platform, for research use on Hugging Face, and coming soon to major cloud providers. https://huggingface.co/CohereLabs/c4ai-command-a-03-2025?ref=cohere-ai.ghost.io License:CC-BY-NC
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Introducing Command A: Max performance, minimal compute
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Cohere Command A
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 30.5 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 30.5 tok/s
- 03 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q4_K_M 29.6 tok/s
- 04 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q4_K_M 29.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q6_K 28.3 tok/s
- 06 H100 NVL 94 GB 94 GB · 3,940 GB/s · Q5_K_M 26.9 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 24.4 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 24.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q6_K 23.0 tok/s
- 10 H100 PCIe 96 GB 96 GB · 3,360 GB/s · Q5_K_M 22.9 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Cohere Command A
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 Jetson T4000 64 GB · potrzeby 54.9 GB · Q3_K_M · Wąski 2.8 tok/s
- 02 H100 SXM5 64 GB 64 GB · potrzeby 54.9 GB · Q3_K_M · Wąski 20.8 tok/s
- 03 Jetson AGX Orin 64 GB 64 GB · potrzeby 54.9 GB · Q3_K_M · Wąski 2.1 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI200 64 GB · potrzeby 54.9 GB · Q3_K_M · Wąski 13.2 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI210 64 GB · potrzeby 54.9 GB · Q3_K_M · Wąski 13.2 tok/s
- 06 RTX PRO 5000 72 GB Blackwell 72 GB · potrzeby 61.4 GB · IQ4_XS · Wąski 12.6 tok/s
- 07 H100 CNX 80 GB · potrzeby 67.9 GB · Q4_K_M · Wąski 18.0 tok/s
- 08 H800 PCIe 80 GB 80 GB · potrzeby 67.9 GB · Q4_K_M · Wąski 18.0 tok/s
- 09 H800 SXM5 80 GB · potrzeby 67.9 GB · Q4_K_M · Wąski 29.6 tok/s
- 10 A800 PCIe 80 GB 80 GB · potrzeby 67.9 GB · Q4_K_M · Wąski 17.1 tok/s
Co oznaczają liczby
Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model
Minimalna karta
Radeon Instinct MI200
Pamięć potrzebna
54.9 GB
Najszybszy
30.5 tok/s
Cohere Command A osiąga liczbę parametrów równą 111B. 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 13.2 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 30.5 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
O tym modelu
Cohere Command A został opublikowany przez Cohere, w kraju zapisanym jako Canada, podczas March 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją CohereLabs.
Jak szybko działa i dlaczego
Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 17.9 tokenów na sekundę 39 ich
Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.
Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Cohere Command A
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Przeczytaj najpierw liczbę pamięci
Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Cohere Command A, potrzebując około 54.9 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Cohere Command A.
-
03
Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz
Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., 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
Sortuj według prędkości
Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Cohere Command A. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 30.5 tok/s
-
05
Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią
Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Cohere Command A. 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
Sprawdź kartę z drugiej strony
Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Cohere Command A.
Odpowiedzi
Cohere Command A — częste pytania
Cohere Command A— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 54.9 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.
Cohere Command A— 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.
Cohere Command A— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 111B. a 111 billion parameter model optimized for demanding enterprises that require fast, secure, and high-quality AI. 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.
Cohere Command A— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Cohere, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Cohere Command A— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2025.
Cohere Command A— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Cohere Command A— 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.
Cohere Command A— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 24.7 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Cohere Command A— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 43. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Cohere Command A— 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.
Cohere Command A— 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: 18–49 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Cohere Command A— 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 54.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 13.2 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 43.
Cohere Command A— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 30.5 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.
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.