重新定義生成式 AI 的效率
Cohere，一家由 Aidan Gomez 領軍的 AI 公司，於 2025 年 3 月 13 日發表了一款名為 Command A 的突破性新模型。Aidan Gomez 是 Transformer 架構發展的關鍵人物，而 Transformer 架構正是引發大型語言模型 (LLM) 革命的基石。這款創新模型以其卓越的效率脫穎而出。值得注意的是，它只需要兩個 GPU，就能達到 – 在某些情況下甚至超越 – 業界巨頭如 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 的效能水平。
Cohere 的公告強調了該模型的重點：「今天，我們推出 Command A，這是一款全新的最先進生成模型，專為需要快速、安全和高品質 AI 的高要求企業優化。與領先的專有和開源模型（如 GPT-4o 和 DeepSeek-V3）相比，Command A 以最低的硬體成本提供最高的效能。」該公司進一步強調了這種效率的實際意義：「對於私有部署，Command A 在業務關鍵的 agent 和多語言任務方面表現出色，並且只需兩個 GPU 即可部署，而其他模型通常需要多達 32 個 GPU。」
基準測試卓越：Command A 與競爭對手
任何 AI 模型的真正衡量標準都在於其效能，而 Command A 並沒有讓人失望。在一系列基準測試中，包括學術、agent 和編碼評估，Command A 始終展現出與 DeepSeek-V3 和 GPT-4o 相當甚至超越的得分。這種效能證明了 Cohere 在模型設計方面的創新方法，同時優先考慮了效能和資源優化。
Command A 最引人注目的方面之一是其處理速度。Cohere 報告稱，該模型可以以每秒高達 156 個 token 的驚人速度處理 token。更具體地說，這比 GPT-4o 快 1.75 倍，比 DeepSeek-V3 快 2.4 倍。這種速度優勢轉化為更快的響應時間和更流暢的用戶體驗，特別是在需要即時互動的應用中。
除了原始速度之外，Command A 的硬體要求同樣令人印象深刻。該模型設計為可在兩個 A100 或 H100 上高效運行，這些 GPU 在業界廣泛使用且易於取得。這與通常需要更大、更昂貴硬體設置（有時需要多達 32 個 GPU）的其他高效能模型形成鮮明對比。這種較低的進入門檻使 Command A 成為尋求部署強大 AI 功能而又不想產生高昂基礎設施成本的企業的一個有吸引力的選擇。
專為企業需求而設計
Command A 不僅僅關乎原始效能和效率；它還針對企業應用的特定需求量身定制。這方面的一個關鍵特性是其 256,000 個 token 的廣闊上下文窗口。這是業界平均水平的兩倍，允許模型在單次互動中處理和理解更大量的資訊。實際上，這意味著 Command A 可以同時攝取和分析大量文件甚至整本書，最多可達 600 頁。
這個擴展的上下文窗口可以更深入、更細緻地理解複雜資訊，使 Command A 特別適合以下任務：
- 全面的文件分析： 分析冗長的報告、法律文件或研究論文，以提取關鍵見解和摘要。
- 知識庫管理： 創建和維護廣泛的知識庫，可以高精度和相關性進行查詢。
- 上下文感知客戶支援： 為客戶服務代理提供完整的客戶互動歷史記錄，從而實現更個性化和有效的支援。
- 複雜的內容生成： 創建長篇內容，例如文章、報告甚至創意寫作，具有高度的連貫性和一致性。
全球視野：多語言能力
在當今互聯互通的世界中，多語言能力不再是一種奢侈品，而是全球營運企業的必需品。Command A 正面解決了這一需求，它能夠以世界上 23 種最常用的語言生成準確流暢的回應。
根據 Cohere 的開發者文件，Command A 經過了廣泛的訓練，以確保在各種語言中具有高性能，包括：
- English
- French
- Spanish
- Italian
- German
- Portuguese
- Japanese
- Korean
- Chinese
- Arabic
- Russian
- Polish
- Turkish
- Vietnamese
- Dutch
- Czech
- Indonesian
- Ukrainian
- Romanian
- Greek
- Hindi
- Hebrew
- Persian
這種廣泛的語言支援為尋求以下目標的企業開啟了一個充滿可能性的世界：
- 擴展到新市場： 以客戶和合作夥伴的母語與他們進行有效溝通。
- 自動化多語言客戶支援： 為多元化的客戶群提供無縫支援，無需人工翻譯。
- 翻譯文件和內容： 準確高效地翻譯不同語言之間的大量文本。
- 生成多語言內容： 以多種語言創建行銷材料、網站內容和其他通訊。
Command A 背後的願景：賦能人類潛力
Nick Frost，Cohere 的共同創辦人之一，也是前 Google Brain 研究員，與 Aidan Gomez 一起分享了 Command A 開發背後的驅動力：「我們訓練這個模型只是為了提高人們的工作技能，所以它應該感覺像是進入了思維本身的機器。」這句話概括了 Cohere 的承諾，即創建不僅效能卓越，而且可以作為增強人類能力的強大工具的 AI。
Command A 的設計理念圍繞著增強人類智慧而不是取代它的想法。該模型旨在成為生產力的合作夥伴，使個人和團隊能夠更快、更準確地完成更多工作。通過處理複雜和耗時的任務，Command A 讓人們可以專注於更高層次的思考、創造力和戰略決策。
深入探討：技術基礎
雖然 Cohere 尚未發布 Command A 架構的所有複雜細節，但有幾個關鍵方面促成了其卓越的效能和效率：
- 優化的 Transformer 架構： 在 Transformer 的基礎上，Cohere 可能實施了創新優化，以減少計算開銷並提高處理速度。這可能涉及模型修剪、知識蒸餾或專門的注意力機制等技術。
- 高效的訓練數據： 訓練數據的質量和多樣性對任何 AI 模型的效能都起著至關重要的作用。Cohere 可能策劃了一個龐大且精心挑選的數據集，專門針對業務應用和支持的語言的需求量身定制。
- 硬體感知設計： Command A 明確設計為可在現成的 GPU 上高效運行。這種硬體感知方法確保模型的架構針對目標硬體的特定功能進行了優化，從而在最大限度地提高效能的同時最大限度地減少資源消耗。
- 量化和壓縮： 量化（降低數值表示的精度）和模型壓縮（減小模型的整體大小）等技術可以在不顯著降低效能的情況下顯著提高效率。Cohere 可能採用了這些技術來實現 Command A 在僅兩個 GPU 上的出色效能。
AI 的未來：效率和可及性
Command A 代表了 AI 發展的重大進步。它表明高效能和高效率並不是相互排斥的目標。通過同時優先考慮這兩者，Cohere 創建了一個不僅功能強大而且更廣泛的企業可以使用的模型。
這一發展的影響是深遠的。隨著 AI 變得更高效、更實惠，它可能會被更廣泛的行業和應用所採用。這種可及性的提高將推動創新，並為各種規模的企業創造新的機會。
Command A 對業務需求的關注、其多語言能力以及其賦能人類潛力的承諾使其成為快速發展的生成式 AI 領域的領先競爭者。它是一個引人注目的例子，說明 AI 如何既強大又實用，提高效率並為世界各地的企業開啟新的可能性。降低的硬體需求是一個重大飛躍，因為它使生成式 AI 的前沿技術民主化，讓那些不具備大量計算資源的公司也能使用。