Command A

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 Command A

Cohere Command A 是一款专为高性能企业级工作流设计的大规模生成式模型，特别适用于涉及工具调用、智能体（Agents）和检索增强生成（RAG）的场景。作为面向生产环境的高吞吐量方案，该模型在保持 1110 亿参数规模的同时，针对常见的双 GPU 硬件配置进行了部署优化。其设计重点在于满足业务关键型的准确性与速度需求，支持 256,000 密令（tokens）的标准上下文窗口，以便处理海量的企业文档和长篇对话历史。

该模型采用仅解码器（decoder-only）的 Transformer 架构，并利用多种先进的结构创新来平衡局部与全局上下文。其特色在于混合注意力机制：四分之三的层采用滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）以实现高效的局部建模，而每隔四层则使用一次全局注意力机制，以维持长程依赖关系。技术规范包括：使用分组查询注意力（GQA）以优化推理吞吐量；采用 SwiGLU 激活函数以改善梯度流；以及省去偏置项以稳定训练过程。位置信息在局部注意力层中通过旋转位置嵌入（RoPE）处理，而全局层则采用位置无关的方法。

Command A 针对全球企业部署进行了优化，支持包括英语、法语、西班牙语、中文和阿拉伯语在内的 23 种主要商业语言的训练。该模型针对对话式工具调用进行了专门对齐，使其能够高精度地与外部 API、数据库和搜索引擎交互。通过监督微调（SFT）和偏好优化（Preference Optimization）实现的这种对齐，使其在多步智能体推理和金融数据处理（如从复杂上下文中提取数值细节）方面表现尤为出色。

技术规格

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