Command R
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
Cohere
Command R ist der ursprüngliche mehrsprachige RAG-Checkpoint von Cohere. Die Veröffentlichung kombinierte zehn Sprachen, bis zu 128.000 Token Kontext und Werkzeugnutzung in einem offenen Textmodell für Unternehmensaufgaben. Der RAG-Fokus ist damit Teil der Modellidentität und kein nachträgliches API-Feature.
Cohere führt diese Kennung als command-r-03-2024 und markiert sie seit dem 15. September 2025 als veraltet. Die Aktualisierung command-r-08-2024 ist eine separate Modellidentität. Die ähnlichen API-Namen ändern daran nichts. CC-BY-NC-4.0 und die maximale Ausgabe von 4.000 Token begrenzen außerdem die kommerzielle und textlastige Nutzung.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle nicht angegeben |
| Zugang | LokalQuelle |
| Parameter | 32 Mrd.Quelle nicht angegeben |
| Kontextfenster | 128.000 TokenQuelle |
| Lizenz | CC-BY-NC-4.0Quelle |
| Veröffentlichung | 2024-03-11Quelle |
| Parameter | 35 Mrd.Quelle |
| Architektur | auto-regressive transformerQuelle |
| Maximale Ausgabe | 4.000 TokenQuelle |
| Eingabe | TextQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Sprachen | 10Quelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| API-Modellkennung | command-r-03-2024Quelle |
| Modellrevision veröffentlicht | 2024-08-30 (This dates the separate command-r-08-2024 refresh and is not an original Command R release date.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-10-15 - 2026-10-15
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
Ein Gesamtwert braucht mindestens acht Testreihen.
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 1 Testfamilien und 1 von 1 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,08 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Vals AI | 1 | 0 | 6 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
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| Teilaufgabe | Command R (Dieses Modell) | Command R+ |
|---|---|---|
| Conclusion Tasks | 13,98 % | 48,31 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Interpretation Tasks | 38,72 % | 71,62 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Issue Tasks | 8,89 % | 76,32 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Overall | 32,97 % | 68,29 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Rhetoric Tasks | 71,01 % | 75,64 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Rule Tasks | 32,24 % | 69,55 % (bester Wert dieser Zeile) |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
49,7 / 100
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 8 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | knowledge-cutoff Originalwortlaut The checked original card, launch post and model overview do not publish an exact cutoff for command-r-03-2024. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | training-tokens Originalwortlaut The checked original sources do not publish a training-token count. |
| Ungeklärt | refresh-model-exclusion Originalwortlaut Earlier evidence used the same canonical ID for the August 2024 refresh. The refresh is a separate command-r-08-2024 model and its facts and benchmarks are intentionally excluded from this original record. |
| Ungeklärt | AA benchmark rows Originalwortlaut No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap. |
| Weitere Quelle | Kontextfenster-Daten (abgerufen 8. September 2026) · Cohere Command R model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Provider model lifecycle (abgerufen 2. Oktober 2026) · Cohere model overview and lifecycle · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Open LLM leaderboard table in Cohere Command R+ card (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Cohere Command R announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |