ИИтак

← Назад

Модель · Cohere

Command R7B

Малая и дешёвая модель Cohere на 7 млрд параметров для ответов по документам, вызова инструментов и простых агентов

вышла 2 декабря 2024

Характеристики

Вышла
2 декабря 2024
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
128 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 4 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$0,037 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$0,15 за миллион токенов
Понимает
текст
Отвечает
текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
нет
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
открытые
Знания до
июнь 2024
Идентификатор в API
command-r7b-12-2024

Что это за модель

Command R7B — самая маленькая и быстрая модель в линейке Command R, которую Cohere делает для корпоративных задач. В ней 7 млрд параметров. По карточке модели, она построена на трансформере с чередованием слоёв: три слоя из четырёх смотрят только на ближайшие 4096 токенов (скользящее окно внимания), а каждый четвёртый видит весь текст целиком. Такая схема помогает дёшево работать с длинными документами.

Старшие модели линейки, Command R и Command R+, крупнее и требуют больше вычислительных мощностей. R7B компания задумывала как вход в линейку: её можно запустить на обычной видеокарте и даже на устройстве пользователя. Позже на смену линейке R пришла Command A, и R7B теперь относится к прошлому поколению.

Главное назначение модели — генерация с поиском (RAG): модель получает найденные фрагменты документов и строит ответ на их основе. Cohere пишет, что она особенно хорошо опирается на эти источники. Ещё модель умеет вызывать внешние инструменты, в том числе цепочкой из нескольких шагов, как это нужно простому агенту. По словам компании, она не вызывает инструменты без нужды. В карточке также названы пересказ текстов, ответы на вопросы, SQL и перевод кода с одного языка на другой. Модель обучали на 23 языках, среди них английский, французский, японский, китайский и арабский.

Веса выложены на Hugging Face под лицензией CC-BY-NC. Она разрешает только некоммерческое использование и требует соблюдать правила допустимого использования Cohere. Для бизнеса модель доступна через платный API Cohere. Из-за малого размера она слабее старших моделей на сложных задачах, поэтому её берут там, где важнее скорость и цена.

Источники: Анонс Command R7B в блоге Cohere, Документация Cohere, Карточка модели на Hugging Face

Другие модели семейства

Данные: models.dev (MIT).