Command A+

Name: Command A+
Author: Cohere

Мультимодальная

Cohere

Command A+ — открытая разреженная модель Mixture-of-Experts от Cohere для корпоративных агентных, многоязычных, мультимодальных задач и задач с интенсивными рассуждениями. Всего в ней 218B параметров, из них 25B активных. Модель принимает текст и изображения, поддерживает диалоговое использование инструментов и генерацию мышления, работает на 48 языках, имеет контекст 128K токенов на вход и до 64K токенов на выход.

Сравните Command A+ с GPT-6 и Claude вживую

Бесплатная ИИ-Арена: две нейросети отвечают вслепую

Основные характеристики

Параметры

218.0B

Контекст

Дата выпуска

20 мая 2026 г.

Индекс

23.6

API документация Репозиторий Веса модели Блог с результатами

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели

Анонс

20 мая 2026 г.

Последнее обновление

24 октября 2026 г.

Сегодня

25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры

218.0B

Токены обучения

Граница знаний

Семейство

Возможности

МультимодальностьZeroEval

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Мультимодальность

Работа с изображениями и визуальными данными

MathVista

Стандартная методология, указанная Cohere • данные разработчика

80.6%

MMMU

Стандартная методология, указанная Cohere • данные разработчика

75.1%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки

AIME 2025

Pass@1 по 300 выборкам из 30 официальных вопросов 2025 года, повторённых 10 раз • данные разработчика

90.0%

CharXiv-D

CharXiv descriptive；Cohere报告的标准方法 • данные разработчика

88.0%

CharXiv-R

CharXiv reasoning；Cohere报告的标准方法 • данные разработчика

52.7%

Cohere Agentic Question Answering

Внутренняя оценка Cohere North по схеме LLM-как-судья • данные разработчика

65.0%

Cohere Data Analysis

Внутренняя оценка Cohere North по схеме LLM-как-судья • данные разработчика

45.0%

Cohere Memory Usage Quality

Внутренняя оценка Cohere North по схеме LLM-как-судья • данные разработчика

54.0%

IFBench

Нестрогая оценка в одном ходе; точность по промптам на 1 470 примерах • данные разработчика

74.0%

MMMU-Pro

Стандартная методология, указанная Cohere • данные разработчика

63.0%

MT-AIME 2025

Внутренний перевод AIME 2025, оценённый для арабского, японского и корейского языков • данные разработчика

86.0%

SciCode

Фоновые материалы, подготовленные учёными; 65 тестовых задач и 288 подзадач • данные разработчика

38.0%

Tau2 Telecom

Стандартные настройки и симуляция пользователя из Barres et al. 2025 • данные разработчика

85.0%

Terminal-Bench Hard

Обвязка Terminus-2 по методике Artificial Analysis • данные разработчика

25.0%

WMT24++

среднее xCOMETxl по 50 языковым вариантам • данные разработчика

81.0%

Лицензия и метаданные

Лицензия

apache_2_0

Дата анонса

20 мая 2026 г.

Последнее обновление

24 октября 2026 г.

Похожие модели

Все модели

North Micro Vision Instruct

Cohere

MM2.4B

Лучший скор:0.5 (MMLU)

Релиз:авг. 2026 г.

Inkling-Small

Thinking Machines Lab

MM276.0B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:июль 2026 г.

Цена:$0.30/1M токенов

Nemotron 3.5 Super VL (120B A12B)

NVIDIA

MM120.0B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:окт. 2026 г.

Цена:$0.20/1M токенов

Llama 4 Maverick

Kimi K3

Moonshot AI

MM2.8T

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:июль 2026 г.

Цена:$3.00/1M токенов

DeepSeek-V4.1-Flash

DeepSeek

MM763.2B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:сент. 2026 г.

Цена:$0.30/1M токенов

Muse Spark Open

Kimi K2.6

Moonshot AI

MM1.0T

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:апр. 2026 г.

Цена:$0.95/1M токенов

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.