Command A
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Cohere | contexte de 256 000 tokens | 2,50 $/M en entrée, 10,00 $/M en sortie. Command A est un modèle à poids ouverts de 111 milliards de paramètres avec une fenêtre de contexte de 256k tokens, axé sur la performance dans les cas d'usage agentique, multilingue et de codage. Comparé à d'autres modèles propriétaires et à poids ouverts leaders, Command A offre une performance maximale avec des coûts matériels minimaux, excellant dans les tâches agentiques et multilingues critiques pour les entreprises.
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Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
Command A est le modèle à poids ouverts 111 milliards de Cohere, construit autour des workflows agents, des tâches multilingues, et du codage, avec une fenêtre de contexte de 256 000 tokens. Avec 111 milliards de paramètres, c’est un grand modèle, mais Cohere affirme qu’il surpasse son poids relatif au matériel nécessaire. Si votre travail implique l’utilisation d’outils en plusieurs étapes ou des tâches business non anglophones, il mérite un examen sérieux.
Connu pour
- Performance agentique forte : conçu pour des workflows multi-étapes utilisant des outils
- Fenêtre de contexte de 256 000 tokens gérant des documents et fils très longs
- Focalisation multilingue, ciblant des cas d’usage business réels dans plusieurs langues
- Poids ouverts disponibles sur Hugging Face pour déploiement auto-hébergé
- Échelle 111 milliards avec un avantage d’efficacité revendiqué sur des modèles comparables
Attention à
- 111 milliards de paramètres exigent un matériel sérieux pour un usage local ; les configurations grand public auront du mal.
- Tarification de sortie à 10,00 $/M tokens qui grimpe vite dans les boucles agents générant de longues réponses.
- Cohere n’a pas publié de chiffres de benchmark détaillés sur la page du modèle, donc les comparaisons indépendantes sont limitées.
Prompts à essayer
Agent de recherche multi-étapes
Vous avez accès à un outil de recherche web. Un utilisateur veut comprendre le paysage concurrentiel des fournisseurs de batteries pour véhicules électriques en Europe en 2024. Planifiez les étapes de recherche, appelez les outils nécessaires dans l’ordre, et produisez un résumé structuré avec des affirmations sourcées. Montrez votre raisonnement entre chaque étape.
Clause contractuelle multilingue
Voici une clause de résiliation d’un contrat de travail français : 'En cas de faute grave, l'employeur peut procéder à un licenciement sans préavis ni indemnité.' Traduisez-la en anglais, expliquez ses implications juridiques pour un salarié, puis réécrivez-la en anglais simple adapté à un manuel de l’employé.
Refactorer une fonction désordonnée
Refactorez la fonction Python suivante pour qu’elle gère proprement les cas limites, utilise des annotations de type, et inclue une docstring. Expliquez chaque changement et pourquoi. def process(data): result = []; [result.append(x*2) for x in data if x != None]; return result
Comparer avec
- Command R (08-2024)Modèle uniquement APIContexte de 128,000 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.60/M
- Command R+ (08-2024)Modèle uniquement APIContexte de 128,000 tokens · entrée $2.50/M, sortie $10.00/M
- Command A+Modèle uniquement APIContexte de 192,000 tokens · entrée $0.30/M, sortie $1.50/M
- Command R7B (12-2024)Modèle uniquement APIContexte de 128,000 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.15/M
Plus de modèles de texte de cohere
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter Command A localement ?
- Oui, les poids sont ouverts et hébergés sur Hugging Face sous CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025. Avec 111 milliards de paramètres, vous aurez besoin d’une VRAM conséquente ou d’une configuration multi-GPU pour l’exécuter en pleine précision ; les versions quantifiées réduisent cette exigence.
- Quel est le coût de Command A via API ?
- Cohere facture 2,50 $ par million de tokens en entrée et 10,00 $ par million en sortie. Les tâches agentiques générant de longues sorties impactent fortement le coût de sortie, prenez cela en compte dans vos estimations avant de vous engager.
- En quoi Command A diffère-t-il des autres modèles Cohere ?
- Command A est la plus grande et la plus performante version à poids ouverts de Cohere, positionnée au-dessus de leur famille Command R plus petite, avec une fenêtre de contexte plus longue et un focus spécifique sur les tâches agentiques et business multilingues plutôt que le chat généraliste.
Verdict du capitaineUne option sérieuse à poids ouverts si les agents et le travail multilingue sont votre priorité, à condition de pouvoir supporter le matériel ou la facture des tokens de sortie.
Fiche modèle sur Hugging Face
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
Command A est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.
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