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探索 AI 模型 84991
aya-vision-32b
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查看详情 ↗This repository contains the tokenizer for the Cohere `embed-english-v3.0` model. See our blogpost Cohere Embed V3 for more details on this model. You can use the embedding model either via the Cohere API, AWS SageMaker or in your private deployments. The embedding model can be privately deployed in your AWS Cloud using our AWS SageMaker marketplace offering. It runs privately in your VPC, with latencies as low as 5ms for query encoding.
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查看详情 ↗This repository contains the tokenizer for the Cohere `embed-multilingual-v3.0` model. See our blogpost Cohere Embed V3 for more details on this model. You can use the embedding model either via the Cohere API, AWS SageMaker or in your private deployments. The embedding model can be privately deployed in your AWS Cloud using our AWS SageMaker marketplace offering. It runs privately in your VPC, with latencies as low as 5ms for query encoding.
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查看详情 ↗Command A
CohereCommand A is an open-weights 111B parameter model with a 256k context window focused on delivering great performance across agentic, multilingual, and coding use cases. Compared to other leading proprietary...
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$2.5 / M 输入 TokenOpenRouter · cohere/command-a
查看详情 ↗Command A+
CohereCommand A+ is Cohere's flagship model for enterprise agentic workflows. It accepts text and image inputs with a 192K context window, supports native tool calling with strict tool schemas, structured...
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$0.3 / M 输入 TokenOpenRouter · cohere/command-a-plus
查看详情 ↗Command A+ is an open source model with 25 billion active parameters and 218B total parameters model optimized for agentic, multilingual, and reasoning-heavy tasks with a focus on enterprise performance, while also providing support for vision inputs for processing image inputs. Developed by: Cohere and Cohere Labs * Point of Contact: **Cohere Labs** * License: Apache 2.0 * Model: command-a-plus-05-2026 * Model Size: 25B active parameters, 218B total parameters * Context length: 128K input
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查看详情 ↗Command A+ is an open source model with 25 billion active parameters and 218B total parameters model optimized for agentic, multilingual, and reasoning-heavy tasks with a focus on enterprise performance, while also providing support for vision inputs for processing image inputs. All three quantizations show negligible differences in benchmark quality and performance. **Our recommended quantization for most uses is W4A4 which boasts superior speed and latency characteristics alongside a smaller hardware footprint.** Please install transformers from the source repository that includes the necessary changes for this model.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。