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CohereSprachmodell

Command A Translate

Für Command A Translate gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.

BeliebtheitPlatz 707 von 785

20von 100wie im Vormonat

beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit

Zusammenfassung

Command A Translate ist ein auf maschinelle Übersetzung zugeschnittener Command-A-Spezialist. Cohere nennt 23 Sprachen und richtet den Checkpoint auf Übersetzungsaufgaben statt auf allgemeine Agenten-Dialoge aus.

Cohere teilt das als 16K bezeichnete Fenster in 8.000 Token Eingabe und 8.000 Token Ausgabe auf. Der 111-Milliarden-Parameter-Checkpoint ist für private Bereitstellungen vorgesehen und kann laut Cohere auf einer oder zwei A100- beziehungsweise H100-GPUs laufen. Command A bleibt das allgemeine Familienmodell für RAG und Werkzeugnutzung.

Alle Benchmark-Werte

Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.

Alle 80 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen

Seite 1 von 7

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

WMT25 prompt-injection failure rate, Arabisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0
Bewertung
0
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; ar
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Tschechisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0
Bewertung
0
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; cs
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Deutsch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.1
Bewertung
0.1
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; de
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Griechisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.1
Bewertung
0.1
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; el
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Spanisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0
Bewertung
0
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; es
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Persisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.2
Bewertung
0.2
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; fa
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Französisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.1
Bewertung
0.1
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; fr
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Hebräisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0
Bewertung
0
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; he
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Hindi (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.2
Bewertung
0.2
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; hi
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Indonesisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.2
Bewertung
0.2
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; id
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Italienisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.1
Bewertung
0.1
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; it
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
WMT25 prompt-injection failure rate, Koreanisch (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
2.2
Bewertung
2.2
Messgröße
failed translation rate under the terminal-question-mark heuristic
Einheit
%
Benchmark-Version
WMT25 Table 6; ko
Kategorie
translation
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6
Status
active
Abrufdatum
2026-10-18
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die exakte API-Modell-ID command-a-translate-08-2025 bestätigt Coheres offizielle Modelldokumentation. Tabelle 6 der WMT25-Arbeit bewertet das Modell Command A Translate, nicht die Einreichung CommandA-WMT mit zwei Modellen, bei adversarialer Prompt-Injection für maschinelle Übersetzung anhand einer abschließenden Fragezeichen-Heuristik. Abschnitt 3.6 nennt 817 englische Fragen, Appendix C dagegen 816; der Nenner je Sprache und alle Generierungseinstellungen sind nicht ausgewiesen.
Einordnung
Dies ist ein Herstellerergebnis in einer von Cohere-Forschenden verfassten WMT-Konferenzarbeit, keine unabhängige Replikation. Der Wert ist der Prozentanteil fehlgeschlagener Übersetzungen, daher ist niedriger besser. Die Quelle widerspricht sich, ob der englische Fragensatz 816 oder 817 Aufgaben enthält, nennt keinen Nenner je Sprache und weist kein Konfidenzintervall aus.
Quelle WMT 2025 paper by Cohere authors, Command-A-Translate, Table 6

Seite 1 von 7

Beliebtheit im Vergleich

Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.

Beliebtheitsindex

Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter

20 von 101 Modellen

Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026

Command A TranslateAya Vision 32B 20Codestral-22B-v0.1 19DBRX 19Llama 3.1 70B 19

Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:

  1. 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit

Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.

Alle technischen Daten

Architektur

Parameter
111 Mrd.
Quelle: Parameter
Wissensstand
Juni 2024
Quelle: Wissensstand

Ein- und Ausgabe

Eingaben
Text
Quelle: Eingaben
Ausgaben
Text
Quelle: Ausgaben
Tool-Aufrufe
Ja
Quelle: Tool-Aufrufe
Gemeinsames Ein- und Ausgabefenster
16K Token
Quelle: Gemeinsames Ein- und Ausgabefenster
Maximale Ausgabe
8.000 Token
Quelle: Maximale Ausgabe

Wasserzeichen und Herkunft

KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.

KI-Wasserzeichen
Unbekannt
ohne Quelle
Wasserzeichen-Technik
Nicht bekannt
ohne Quelle

Lizenz und Zugang

Gewichte
Offene Gewichte
Quelle: Gewichte
Lizenz
CC BY-NC-4.0
Quelle: Lizenz

Weitere Angaben

Maximale Eingabe
8.000 Token
Quelle: Maximale Eingabe

Häufige Fragen zu Command A Translate

Bis wann reicht das Wissen von Command A Translate?

Bis Juni 2024, laut Cohere. Das ist 14 Monate vor der Veröffentlichung.

Angabe von Cohere

Kann ich Command A Translate lokal nutzen?

Ja, die Gewichte sind offen. Mit 111 Mrd. Parametern braucht es aber sehr viel Speicher, eher einen Server als einen Laptop.

Angaben von Cohere

Offene Gewichte
ja
Lizenz
CC BY-NC-4.0
Parameter
111 Mrd.
davon aktiv je Token
k. A.

Quellen und Datenstand

Alle 17 Quellen anzeigen

Benchmarkquellen im Überblick

Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.

Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.

Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.

ArtNachweis und Datenstand
Eingabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026.

Ausgabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026.

RecherchestandRecherchestand 15. Oktober 2026. 7 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Nicht veröffentlicht

decoding-details

Hinweis

Die Standardzeile für Long-Context ist identifiziert, aber nicht alle Inferenz- und Promptdetails sind angegeben. Werte der separaten Absatzzeile bleiben ausgeschlossen.

Weitere QuelleHugging Face · Cohere Command A Translate model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleCohere Command A Translate input and output limits (abgerufen 3. Oktober 2026) · Cohere Command A Translate documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleWMT 2025 paper: Command A Translate long-context evaluation (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere QuelleWMT 2025 Proceedings, Command A Translate paper, Table 2 (abgerufen 17. Oktober 2026; 18. Oktober 2026)
Weitere QuelleAlexandria: Context-Aware Machine Translation for Arabic Dialects (abgerufen 17. Oktober 2026)
Weitere QuelleCurrent state of LLMs for Arabic dialectal machine translation (abgerufen 17. Oktober 2026)
Weitere QuelleCohere authors, WMT 2025 paper (abgerufen 15. Oktober 2026; 22. Oktober 2026)
Weitere QuelleModellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere QuelleModellmetadaten (abgerufen 18. Oktober 2026)
Weitere QuelleCohere current model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleOpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere QuelleVercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere QuelleOllama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex
Weitere QuelleReplicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex
Weitere QuelleGoogle Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA
Weitere QuelleCreative Commons Attribution 4.0