Command R+
Noch nicht getestet
SprachmodellAktiv
Command R+
Cohere
- Veröffentlicht
- April 2024
- Datenstand
- 8. September 2026
- Intelligenz
- Gesamtwertung
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
Für dieses Modell liegt keine veröffentlichte, kategorieweit vergleichbare Gesamtwertung vor.
Einträge 1-12 von 42. Seite 1 von 4.
Veröffentlichte Benchmarks
Die Charts vergleichen Modelle im selben dokumentierten Test. Das aktuelle Modell ist hervorgehoben.
GPQA Diamond
Overall
Mehr ist besser54 ModelleCommand R+: Platz 54 von 54Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 54
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 8.194. Kosten je Aufgabe in USD: 0.007438. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-09-04-fc438726f0d8. Prüfsumme der Quelldaten: fc438726f0d8523d320f02d75ae372a3fa38b28b36f70fe318d119f55153560d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LiveCodeBench v6
Overall
Mehr ist besser56 ModelleCommand R+: Platz 56 von 56Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 56
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 5.463. Kosten je Aufgabe in USD: 0.003267. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-09-04-95ca83387127. Prüfsumme der Quelldaten: 95ca83387127df287e9a6d928c411c98c9b65b4cefeee46eb4008ca1521f5ed4. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Recht
6 MessreihenLegalBench
Conclusion Tasks
Mehr ist besser2 ModelleCommand R+: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:conclusion_tasks
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.238. Standardfehler: 1.196. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LegalBench
Interpretation Tasks
Mehr ist besser2 ModelleCommand R+: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:interpretation_tasks
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.239. Standardfehler: 0.237. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LegalBench
Issue Tasks
Mehr ist besser2 ModelleCommand R+: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:issue_tasks
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.318. Standardfehler: 0.708. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LegalBench
Overall
Mehr ist besser53 ModelleCommand R+: Platz 49 von 53Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 53
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 0.396. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-09-04-ff81649923fb. Prüfsumme der Quelldaten: ff81649923fb684ff37d5f557fd320ba5ab433927831065ed781a94548f480ef. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LegalBench
Rhetoric Tasks
Mehr ist besser2 ModelleCommand R+: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:rhetoric_tasks
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.247. Standardfehler: 0.842. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LegalBench
Rule Tasks
Mehr ist besser2 ModelleCommand R+: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:rule_tasks
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.94. Standardfehler: 2.805. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
MedQA
Overall
Mehr ist besser27 ModelleCommand R+: Platz 27 von 27Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-medqa:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 27
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-04-16. Latenz in Sekunden: 6.056. Kosten je Aufgabe in USD: 0.003456. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medqa-2026-09-04-de083a524dbf. Prüfsumme der Quelldaten: de083a524dbf0fa1c2da5cf0a06bd001693d2426690681ffac4cd93ccf3fbeba. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
MMLU-Pro
Overall
Mehr ist besser55 ModelleCommand R+: Platz 55 von 55Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-mmlu-pro:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 55
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 4.419. Kosten je Aufgabe in USD: 0.00566. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mmlu_pro-2026-09-04-94eef672a38c. Prüfsumme der Quelldaten: 94eef672a38c8146fc1334fecbd173c083343c88de0f3047ae7d034776227e0f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
GPQA Diamond: Few-Shot CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 28.283
- Bewertung
- 28.283
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- diamond_few_shot_cot
- Aufgabenbezeichnung
- Few-Shot CoT
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:diamond_few_shot_cot
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 8. Standardfehler: 3.183. Kosten je Aufgabe in USD: 0.009178. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-08-11-d3325290a404. Prüfsumme der Quelldaten: d3325290a40411054e05ecb86812143465b4d8eee24a0f71f6cf5dfee5b232a1. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
GPQA Diamond: Zero-Shot CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 33.838
- Bewertung
- 33.838
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- diamond_zero_shot_cot
- Aufgabenbezeichnung
- Zero-Shot CoT
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:diamond_zero_shot_cot
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 8.387. Standardfehler: 3.266. Kosten je Aufgabe in USD: 0.005699. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-08-11-d3325290a404. Prüfsumme der Quelldaten: d3325290a40411054e05ecb86812143465b4d8eee24a0f71f6cf5dfee5b232a1. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
Dokumentierte Messdetails
Jede Beobachtung enthält den Quellwert und die veröffentlichten Testbedingungen.
GPQA Diamond: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 31.06
- Bewertung
- 31.06
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 8.194. Kosten je Aufgabe in USD: 0.007438. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-09-04-fc438726f0d8. Prüfsumme der Quelldaten: fc438726f0d8523d320f02d75ae372a3fa38b28b36f70fe318d119f55153560d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LiveCodeBench v6: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 18.238
- Bewertung
- 18.238
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 5.463. Kosten je Aufgabe in USD: 0.003267. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-09-04-95ca83387127. Prüfsumme der Quelldaten: 95ca83387127df287e9a6d928c411c98c9b65b4cefeee46eb4008ca1521f5ed4. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LegalBench: Conclusion Tasks (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 48.306
- Bewertung
- 48.306
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- conclusion_tasks
- Aufgabenbezeichnung
- Conclusion Tasks
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:conclusion_tasks
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.238. Standardfehler: 1.196. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
LegalBench: Interpretation Tasks (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 71.624
- Bewertung
- 71.624
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- interpretation_tasks
- Aufgabenbezeichnung
- Interpretation Tasks
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:interpretation_tasks
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.239. Standardfehler: 0.237. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
LegalBench: Issue Tasks (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 76.319
- Bewertung
- 76.319
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- issue_tasks
- Aufgabenbezeichnung
- Issue Tasks
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:issue_tasks
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.318. Standardfehler: 0.708. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
LegalBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.287
- Bewertung
- 68.287
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 0.396. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-09-04-ff81649923fb. Prüfsumme der Quelldaten: ff81649923fb684ff37d5f557fd320ba5ab433927831065ed781a94548f480ef. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LegalBench: Rhetoric Tasks (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 75.635
- Bewertung
- 75.635
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- rhetoric_tasks
- Aufgabenbezeichnung
- Rhetoric Tasks
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:rhetoric_tasks
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.247. Standardfehler: 0.842. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
LegalBench: Rule Tasks (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 69.553
- Bewertung
- 69.553
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- rule_tasks
- Aufgabenbezeichnung
- Rule Tasks
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:rule_tasks
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Anbieter laut Quelle: Cohere. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000. Latenz in Sekunden: 0.94. Standardfehler: 2.805. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618e. Prüfsumme der Quelldaten: 836e5e44618e5bb1564702e615e2a5d9f70e26300758fa7cf8bad50033a889bb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 4000
MedQA: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 2.651
- Bewertung
- 2.651
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- health
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-medqa:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-04-16. Latenz in Sekunden: 6.056. Kosten je Aufgabe in USD: 0.003456. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medqa-2026-09-04-de083a524dbf. Prüfsumme der Quelldaten: de083a524dbf0fa1c2da5cf0a06bd001693d2426690681ffac4cd93ccf3fbeba. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
MMLU-Pro: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 44.003
- Bewertung
- 44.003
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- knowledge
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-mmlu-pro:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: cohere/command-r-plus. Name des Quellmodells: Command R+. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 4.419. Kosten je Aufgabe in USD: 0.00566. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mmlu_pro-2026-09-04-94eef672a38c. Prüfsumme der Quelldaten: 94eef672a38c8146fc1334fecbd173c083343c88de0f3047ae7d034776227e0f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Eigene Modelltests
Community-Tests zum Anschauen
Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Jeder Test zeigt den ersten Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Steckbrief
Technische Daten und Zugang
Veröffentlichte Angaben zum Modell. Vorhandene Schätzungen sind ausdrücklich gekennzeichnet.
Weitere Quellenangaben
Datierte Angaben aus Dokumentation und Modellkarten. Anbieterlimits sowie native und erweiterte Kontextfenster können sich unterscheiden. Konfigurationshinweise bleiben im Original erhalten.
- Lizenz
- CC-BY-NC-4.0Quelle
- Veröffentlichung
- 2024-04-04Quelle
- Parameter
- 104 Mrd.Quelle
- Architektur
- auto-regressive transformerQuelle
- Kontextfenster
- 128.000 TokenQuelle
- Maximale Ausgabe
- 4.000 TokenQuelle
- Eingabe
- TextQuelle
- Ausgabe
- TextQuelle
- Sprachen
- 10Quelle
- Werkzeugaufrufe
- JaQuelle
- API-Modellkennung
- command-r-plus-04-2024Quelle
- Modellrevision veröffentlicht
- 2024-08-30 (This dates the separate command-r-plus-08-2024 refresh and is not an original Command R+ release date.)Quelle
Kosten
Veröffentlichte Preise
Die Preise gelten für die jeweils genannte Einheit. Auflösung, Ausgabelänge und Anbieter können die Kosten verändern.
Kostenbeispiel
100 API-Anfragen
0,75 $
100 Anfragen mit je 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Token kosten rechnerisch 0,75 $. Davon entfallen 0,25 $ auf Eingaben und 0,5 $ auf Ausgaben.
- Eingabe-Preis
- 2,5 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
- Ausgabe-Preis
- 10 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
Die Rechnung nutzt die dokumentierten Tokenpreise und keinen Cache-Rabatt. Zusätzliche Tools, Steuern, Reasoning-Token und weitere nicht sichtbare Ausgabe-Token sind nicht enthalten.
Quelle öffnenDirekte Vergleiche
Dieses Modell im Vergleich
Jedes Duell vergleicht dieses Modell mit genau einem weiteren Modell aus derselben Kategorie.
Für dieses Modell sind noch keine direkten Vergleiche veröffentlicht.
Nachweise
Quellen und Datenstand
Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.
- Preis
API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.
- Eingabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
- Ausgabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
Recherchestand 8. September 2026. 7 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Offene Nachweise und Recherchehinweise (Originalwortlaut)
In den geprüften Quellen nicht gefunden
knowledge-cutoff. The checked original card, launch post and model overview do not publish an exact cutoff for command-r-plus-04-2024.
In den geprüften Quellen nicht gefunden
training-tokens. The checked original sources do not publish a training-token count.
Ungeklärt
refresh-model-exclusion. Earlier evidence used the same canonical ID for the August 2024 refresh. The refresh is a separate command-r-plus-08-2024 model and its facts and benchmarks are intentionally excluded from this original record.
Ungeklärt
AA benchmark rows. No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap.
- Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Kontextfenster-DatenQuelle
- API-PreiseQuelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Eingabe (Modelldokumentation)Quelle