加拿大AI新創Cohere周四（3/13）發表了新一代AI模型Command A，只需要兩個A100或H100的Nvidia GPU就可部署，宣稱該模型在代理企業任務上的表現與GPT-4o及DeepSeek-V3相當，能夠以最少的硬體提供最大的性能。

Cohere是在2019年由Aidan Gomez、Ivan Zhang及Nick Frosst共同創辦，其中，Gomez曾在2017年於Google實習，也是該年出爐的《Attention Is All You Need》論文的8位共同作者之一，該論文被視為是機器學習領域的里程碑，它介紹了新一代的機器學習架構Transformer，也預見了Transformer被應用在問答及多模態生成AI的潛力，之後Transformer亦成為基於GPT等大型語言模型的主要架構。

Cohere表示，Command A是專為要求嚴格的企業環境所設計，它支援256k的脈絡長度與23種語言，且只需要兩個GPU即可部署，其它競爭模型最多需要32個GPU。

另一方面，在效能測試中，Command A最快每秒可輸出156個Token，比GPT-4o快1.75倍，比DeepSeek-V3快2.4倍，除了硬體優勢及輸出速度外，Command A在指令追蹤、SQL、代理程式及工具任務的基準測試中也有出色的表現。

圖片來源_Cohere

Cohere指出，不切實際的大型模型可能導致嚴重的延遲，若是只想快速獲得正確答案，Command A將是最佳選擇，而且相較於基於API的存取服務，Command A的私有部署最多可節省50%的成本。

目前Cohere平臺已釋出Command A，也透過Hugging Face開放給學術使用，亦即將登上其它雲端供應商，有意私有部署的企業則可直接聯繫其銷售團隊。

在Hugging Face於2024年6月公布的開源大型語言模型（LLM）排行榜上，當時Cohere所開發的Command R+還占據排行榜第5名，但最新的資料顯示，它已掉到700名外，彰顯出AI模型市場的激烈競爭態勢。