Cohere: Command A

Command A to model generowania tekstu od Cohere, udostępniony przez dostawcę 13 marca 2025. Jest to model o otwartych wagach z 111 miliardami parametrów, pozycjonowany przez Cohere do zadań agentowych, wielojęzycznych i kodowania. Na api14 występuje pod identyfikatorem modelu cohere/command-a i znajduje się w kategorii tekstowej, więc jest przeznaczony do zadań językowych, a nie do obsługi obrazu, dźwięku lub wideo.

Model przyjmuje tekst jako dane wejściowe i zwraca tekst jako dane wyjściowe. Jego okno kontekstu wynosi 256 000 tokenów, co pozwala na wysyłanie bardzo długich promptów, dużych dokumentów lub rozszerzonych historii rozmów w jednym żądaniu. Maksymalna długość danych wyjściowych to 8 192 tokeny, więc odpowiedzi są ograniczone znacznie poniżej pojemności wejściowej. Granica wiedzy modelu to 31 sierpnia 2024, co oznacza, że wydarzenia i informacje po tej dacie nie są częścią tego, czego model nauczył się podczas treningu.

Te cechy wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Duże okno kontekstu pasuje do zadań polegających na czytaniu i wnioskowaniu na podstawie długich danych wejściowych, takich jak streszczanie obszernych raportów, odpowiadanie na pytania na podstawie dużego zbioru tekstu lub realizacja wieloetapowych przepływów agentowych, w których model musi śledzić stan przez wiele tur. Nacisk na wielojęzyczność czyni go rozsądnym wyborem dla aplikacji obsługujących użytkowników w więcej niż jednym języku, w tym zadań w stylu tłumaczenia i odpowiadania na pytania między językami. Nacisk na kodowanie oznacza, że można go używać do generowania, wyjaśniania i przeglądu kodu w potoku opartym na tekście. Ponieważ obsługiwany jest tylko tekst, nadaje się do asystentów czatu, przetwarzania dokumentów i narzędzi dla programistów, a nie do czegokolwiek wymagającego widzenia lub dźwięku.

Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu cohere/command-a. Obsługiwane parametry żądania to frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k i top_p. Ten zestaw obejmuje typowe kontrolki próbkowania (temperature, top_p, top_k), kontrolki powtarzania (kary frequency i presence), długość danych wyjściowych przez max_tokens, warunki zatrzymania przez stop, deterministyczne próbkowanie przez seed oraz kształtowanie danych wyjściowych przez response_format i structured_outputs. Jeśli już używasz klienta w stylu OpenAI, możesz skierować go na api14 i zmienić identyfikator modelu.

Przy wyborze warto pamiętać o dwóch ograniczeniach. Model obsługuje tylko tekst, więc jeśli Twoje zadanie zależy od obrazów lub dźwięku, potrzebny jest inny model. Limit danych wyjściowych wynoszący 8 192 tokeny oznacza również, że bardzo długie generowania muszą być podzielone na wiele żądań lub obsłużone modelem pozwalającym na dłuższe odpowiedzi. Wreszcie granica wiedzy z 31 sierpnia 2024 oznacza, że na pytania o nowsze wydarzenia należy odpowiadać przy użyciu pobranego kontekstu, a nie polegać na wewnętrznej wiedzy modelu.