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基线模型已得到广泛暗示，Command R+ 使用RAG-API。 Command R+ 针对高级RAG 进行了优化，提供高度可靠、可验证的解决方案。 Byte 拆箱了OpenAI 的所有大模型，揭示了从GPT-3 到GPT-4 的演进路径。 Cohere 机器学习总监Nils Reimers 也表示，这并不是Command R+ 的真正优势。它的优势范围是能够使用RAG和工具，而这些插件能力在LLM领域是不使用的。

当然，1040亿的参数数量比马斯克前段时间开放的Grok-1（3140亿）还是少了一点，但Command R+并不是像Grok那样的MoE架构，它和它正面竞争克劳德-3、米斯特拉尔-大、gpt -4 涡轮； 1040亿个参数；使用多步骤工具和RAG 构建；支持10种语言；上下文长度128K；基于上下文的参考和回应；针对代码功能进行优化；提供4 位和8 位量化版本。

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左上图显示了Azure 上可用模型在三个关键功能上的性能比较（基准测试中模型的平均得分）：多语言、RAG 和工具使用。毫无疑问，Cohere是目前AI领域的独角兽，其联合创始人兼CEO是著名的“变形金刚八人”之一的Aidan Gomez。在这里我建议奥特曼，不管是GPT-4.5还是GPT-5，赶紧上菜吧，不然你家就被盗了。

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价格几乎一样。本田LEAD125和新推出的NS125RX如何选择？右图测量了由各种模型支持的多跳REACT 代理的准确性，可以访问从维基百科（HotpotQA）和互联网（Bamboogle、StrategyQA）检索的相同搜索工具。上图为FLoRES（法语、西班牙语、意大利语、德语、葡萄牙语、日语、韩语、阿拉伯语和中文）和WMT23（德语、日语和中文）翻译任务的模型对比。

【新智慧入门】近日，LLM Arena更新了战报。推出不到一周，Command R+ 成为历史上第一个击败GPT-4 的开源模型！高级搜索增强生成(RAG) 和引文可减少幻觉- 10 种主要语言的多语言覆盖，支持全球业务运营- 利用工具实现复杂业务流程的自动化。