Cohere выпустила Command A Reasoning, новую корпоративную модель рассуждений, которая превосходит аналогичных конкурентов, таких как gpt-oss и DeepSeek R1, по агентным критериям.
Cohere, компания, специализирующаяся на обработке естественного языка и больших языковых моделях (LLMs), объявила о запуске Command A Reasoning, своей самой продвинутой модели, предназначенной для задач корпоративного рассуждения. Модель демонстрирует превосходные результаты по сравнению с другими моделями, которые могут быть развернуты в частном порядке, включая gpt-oss-120b, DeepSeek-R1 0528 и Mistral Magistral Medium.
Команда A Reasoning адаптирована для корпоративного развертывания, предлагая безопасные, эффективные и масштабируемые варианты. Для небольших установок она может работать на одной GPU H100 или A100 с длиной контекста 128k, в то время как многопроцессорные развертывания, оптимизированные для задержки, могут масштабироваться до длины контекста 256k. Эта гибкость позволяет организациям максимизировать использование аппаратного обеспечения. Ее расширенные возможности контекста делают ее особенно подходящей для рабочих процессов, насыщенных документами, и сложных многослойных агентских приложений.
Организации могут устанавливать бюджеты токенов для управления использованием вычислительных ресурсов и контроля затрат, что позволяет модели справляться с задачами, требующими максимальной точности, или настраиваться на более быстрые операции с высокой пропускной способностью. Command A Reasoning служит основной генеративной моделью для North, безопасной агентной AI платформы Cohere, позволяя предприятиям развертывать кастомизированные AI-агенты и автоматизации на месте, используя передовые возможности рассуждения модели.
Модель корпоративного анализа демонстрирует высокую эффективность в ключевых бизнес-задачах
Команда A Reasoning демонстрирует высококлассную производительность по основным агентным стандартам и поддерживает широкий спектр бизнес-языков, позволяя глобальным предприятиям развертывать агентов с постоянным качеством. Модель особенно эффективна в поддержке систем «от начала до конца», включающих цепочечные или иерархические агенты, а также в выборе наиболее подходящих инструментов для выполнения задач. Замечательное применение — это система Deep Research, которая превосходит аналогичные возможности других ведущих лабораторий ИИ.
Глубокое исследование предназначено для обработки сложных, детализированных вопросов, которые требуют больше, чем простой поиск. Оно генерирует детализированные, хорошо обоснованные отчеты за считанные минуты — задачи, которые обычно занимали бы у сотрудников часы — с помощью многоагентной архитектуры, работающей на основе Command A Reasoning. Система разбивает пользовательские запросы на более мелкие темы исследования, затем несколько ИИ-агентов параллельно ищут и анализируют информацию из различных источников, прежде чем консолидировать проверенные результаты в один структурированный отчет, непосредственно отвечающий на исходный запрос.
Модель обеспечивает масштабируемые бизнес-приложения в различных отраслях, сочетая высокую точность с эффективным использованием вычислительных ресурсов. Ее низкие требования к аппаратному обеспечению позволяют частные развертывания на одном GPU H100 или A100. Пользователи могут управлять вычислительными затратами через бюджет токенов, динамически балансируя точность для критически важных задач с высокопроходными операциями, исключая необходимость в отдельных моделях рассуждений и нерассуждений и максимизируя эффективность GPU. Внутренние тесты North показывают плавное масштабирование производительности от эффективных ответов с минимальным рассуждением до более глубоких, более детализированных выходов на более высоких уровнях рассуждения, при этом Command A Reasoning превосходит своего предшественника даже при нулевом рассуждении.
Безопасность является основным принципом в обучении и оценке Command A Reasoning. Модель разработана для того, чтобы сбалансировать избегание чрезмерного отказа в удовлетворении действительных запросов и предотвращение распространения вредоносного или злонамеренного контента. Основные направления включают эксплуатацию и злоупотребление детьми, самоповреждение, насилие и ненависть, сексуальный контент и теории заговора.
Команда A Reasoning в настоящее время доступна на платформе Cohere и для исследовательского использования через Hugging Face.
Cohere разрабатывает фундаментальные модели и комплексные решения ИИ, направленные на решение практических бизнес-задач. В последнее время компания сотрудничала с Ensemble Health Partners для интеграции безопасного агентного ИИ в сложные рабочие процессы здравоохранения, предоставляя поставщикам, клиническому персоналу и командам по управлению доходами продвинутую ИИ-систему, предназначенную для сокращения административной нагрузки при соблюдении высоких стандартов безопасности и соответствия, необходимых в операциях здравоохранения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Cohere представляет команду Reasoning для обеспечения работы корпоративных приложений с высокой производительностью, эффективностью и контролем
Кратко
Cohere выпустила Command A Reasoning, новую корпоративную модель рассуждений, которая превосходит аналогичных конкурентов, таких как gpt-oss и DeepSeek R1, по агентным критериям.
Cohere, компания, специализирующаяся на обработке естественного языка и больших языковых моделях (LLMs), объявила о запуске Command A Reasoning, своей самой продвинутой модели, предназначенной для задач корпоративного рассуждения. Модель демонстрирует превосходные результаты по сравнению с другими моделями, которые могут быть развернуты в частном порядке, включая gpt-oss-120b, DeepSeek-R1 0528 и Mistral Magistral Medium.
Команда A Reasoning адаптирована для корпоративного развертывания, предлагая безопасные, эффективные и масштабируемые варианты. Для небольших установок она может работать на одной GPU H100 или A100 с длиной контекста 128k, в то время как многопроцессорные развертывания, оптимизированные для задержки, могут масштабироваться до длины контекста 256k. Эта гибкость позволяет организациям максимизировать использование аппаратного обеспечения. Ее расширенные возможности контекста делают ее особенно подходящей для рабочих процессов, насыщенных документами, и сложных многослойных агентских приложений.
Организации могут устанавливать бюджеты токенов для управления использованием вычислительных ресурсов и контроля затрат, что позволяет модели справляться с задачами, требующими максимальной точности, или настраиваться на более быстрые операции с высокой пропускной способностью. Command A Reasoning служит основной генеративной моделью для North, безопасной агентной AI платформы Cohere, позволяя предприятиям развертывать кастомизированные AI-агенты и автоматизации на месте, используя передовые возможности рассуждения модели.
Модель корпоративного анализа демонстрирует высокую эффективность в ключевых бизнес-задачах
Команда A Reasoning демонстрирует высококлассную производительность по основным агентным стандартам и поддерживает широкий спектр бизнес-языков, позволяя глобальным предприятиям развертывать агентов с постоянным качеством. Модель особенно эффективна в поддержке систем «от начала до конца», включающих цепочечные или иерархические агенты, а также в выборе наиболее подходящих инструментов для выполнения задач. Замечательное применение — это система Deep Research, которая превосходит аналогичные возможности других ведущих лабораторий ИИ.
Глубокое исследование предназначено для обработки сложных, детализированных вопросов, которые требуют больше, чем простой поиск. Оно генерирует детализированные, хорошо обоснованные отчеты за считанные минуты — задачи, которые обычно занимали бы у сотрудников часы — с помощью многоагентной архитектуры, работающей на основе Command A Reasoning. Система разбивает пользовательские запросы на более мелкие темы исследования, затем несколько ИИ-агентов параллельно ищут и анализируют информацию из различных источников, прежде чем консолидировать проверенные результаты в один структурированный отчет, непосредственно отвечающий на исходный запрос.
Модель обеспечивает масштабируемые бизнес-приложения в различных отраслях, сочетая высокую точность с эффективным использованием вычислительных ресурсов. Ее низкие требования к аппаратному обеспечению позволяют частные развертывания на одном GPU H100 или A100. Пользователи могут управлять вычислительными затратами через бюджет токенов, динамически балансируя точность для критически важных задач с высокопроходными операциями, исключая необходимость в отдельных моделях рассуждений и нерассуждений и максимизируя эффективность GPU. Внутренние тесты North показывают плавное масштабирование производительности от эффективных ответов с минимальным рассуждением до более глубоких, более детализированных выходов на более высоких уровнях рассуждения, при этом Command A Reasoning превосходит своего предшественника даже при нулевом рассуждении.
Безопасность является основным принципом в обучении и оценке Command A Reasoning. Модель разработана для того, чтобы сбалансировать избегание чрезмерного отказа в удовлетворении действительных запросов и предотвращение распространения вредоносного или злонамеренного контента. Основные направления включают эксплуатацию и злоупотребление детьми, самоповреждение, насилие и ненависть, сексуальный контент и теории заговора.
Команда A Reasoning в настоящее время доступна на платформе Cohere и для исследовательского использования через Hugging Face.
Cohere разрабатывает фундаментальные модели и комплексные решения ИИ, направленные на решение практических бизнес-задач. В последнее время компания сотрудничала с Ensemble Health Partners для интеграции безопасного агентного ИИ в сложные рабочие процессы здравоохранения, предоставляя поставщикам, клиническому персоналу и командам по управлению доходами продвинутую ИИ-систему, предназначенную для сокращения административной нагрузки при соблюдении высоких стандартов безопасности и соответствия, необходимых в операциях здравоохранения.