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探索 AI 模型 84991
command-a-vision-07-2025
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查看详情 ↗Command-R (Mar '24)
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查看详情 ↗Command R (08-2024)
Coherecommand-r-08-2024 is an update of the Command R with improved performance for multilingual retrieval-augmented generation (RAG) and tool use. More broadly, it is better at math, code and reasoning and...
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查看详情 ↗Command-R+ (Apr '24)
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查看详情 ↗Command R+ (08-2024)
Coherecommand-r-plus-08-2024 is an update of the Command R+ with roughly 50% higher throughput and 25% lower latencies as compared to the previous Command R+ version, while keeping the hardware footprint...
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查看详情 ↗Command R7B (12-2024)
CohereCommand R7B (12-2024) is a small, fast update of the Command R+ model, delivered in December 2024. It excels at RAG, tool use, agents, and similar tasks requiring complex reasoning...
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查看详情 ↗multilingual-22-12
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查看详情 ↗North Micro Vision Instruct is a 2.4B-parameter open-weight vision-language model with native-resolution image support, released under the Apache 2.0 license. It is designed as a compact foundation for prototyping, task-specific fine-tuning, and specialized multimodal applications. > **Technical deep dive:** Read the North Micro Vision technical blog post for architecture, training, and evaluation details. - Native-resolution image processing that preserves aspect ratios and fine visual detail. - Broad image-understanding capabilities across VQA, captioning, grounding, OCR, charts, and documents. - Multilingual and multi-image support. - Compact 2.4B-parameter scale suited to customization and deployment experimentation. - Apache 2.0-licensed model weights.
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查看详情 ↗North Mini Code
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查看详情 ↗North-Mini-Code-1.0-fp8
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查看详情 ↗North Mini Code (free)
CohereNorth Mini Code is Cohere's first agentic coding model and the debut of its North family. A sparse mixture-of-experts model with 30B total parameters and 3B active, it is optimized...
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查看详情 ↗rerank-english-v2.0
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查看详情 ↗rerank-english-v3.0
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查看详情 ↗rerank-multilingual-v2.0
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查看详情 ↗rerank-v3.5
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查看详情 ↗tiny-aya-base
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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
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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。