К списку моделей
Логотип Cohere, разработчика Command R7B (12-2024)

Command R7B (12-2024)

От Cohere

Proprietary
FAMCohere
CTX128K
PARНе раскрыто
Релиз: 2024-12-14
StandardGeneralText

Краткое описание

Command R7B (12-2024) — это небольшое быстрое обновление модели Command R+, выпущенное в декабре 2024 года. Оно превосходно справляется с RAG, использованием инструментов, агентов и аналогичных задач, требующих сложных рассуждений...

Агрегированный профиль

Command R7B (12-2024) сильнее всего выглядит в категории «код и рассуждения». Индекс 93/100 рассчитан по процентильным позициям в 2 сопоставимых тестах; уверенность — средняя. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.

Код93/100

2 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Рассуждения62/100

3 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.

БенчмаркРезультатМестоДоказательство
Arena Elo (LMSYS)1449109 из 384Источник не указан
MMLU (Общие знания)89.1%98 из 391Источник не указан
HumanEval (Кодинг)98.5%14 из 391Источник не указан
MATH (Математика)87.5%151 из 391Источник не указан
GPQA (Экспертные знания)66.6%189 из 390Источник не указан
SWE-bench (Разработка)65.2%40 из 381Источник не указан

Подробный обзор модели

Обзор Cohere Command R7B (12-2024): Малый мастер RAG (2026)

Command R7B (версия 12-2024) — это высокоэффективная языковая модель от компании Cohere, представляющая собой значительное обновление линейки Command в компактном 7-миллиардном формате. Выпущенная в декабре 2024 года, эта модель была специально оптимизирована для задач, требующих использования внешних инструментов, поиска в базах данных (RAG) и сложного логического рассуждения при минимальных задержках.

Преимущества Command R7B

1. Специализация на RAG и Tool Use

Cohere традиционно лидирует в области интеграции ИИ с корпоративными данными. Command R7B обучена мастерски работать с результатами поиска: она умеет цитировать источники, находить противоречия в предоставленном контексте и точно вызывать внешние функции (API) для выполнения задач.

2. Оптимизированный контекст 128K

Для модели такого размера поддержка 128 000 токенов является отличным показателем. Это позволяет использовать её для анализа длинных документов и переписок, что делает её идеальным выбором для корпоративных чат-ботов и систем автоматизации офисных задач.

3. Баланс скорости и интеллекта

Благодаря своей легкости, модель обеспечивает мгновенный отклик, при этом демонстрируя результаты в логике и кодинге на уровне гораздо более крупных систем предыдущего года. Это делает её фаворитом для массовых интеграций в реальном времени.

Бенчмарки (Состояние на май 2026)

БенчмаркРезультат Command R7BКатегория
Arena Elo1449Лидер среди 7B моделей
MMLU89.1%Общие знания
HumanEval98.5%Написание кода (феноменально)
MATH87.5%Математика и логика
GPQA66.6%Научные вопросы
SWE_bench65.2%Решение инженерных задач

Сценарии использования

  • Корпоративный RAG: Создание систем ответов на вопросы по внутренним базам знаний компании.
  • Инструментальные агенты: Автоматизация рабочих процессов, требующая взаимодействия с CRM, ERP и другими внешними сервисами.
  • Помощь в разработке: Быстрая генерация фрагментов кода и документации с высокой степенью точности.

Доступность и цена

Command R7B доступна через API по крайне низкой цене: $0.04 за 1M входных токенов. Это одно из самых экономически эффективных решений на рынке, предлагающее профессиональный уровень интеллекта по цене «базовых» моделей.


Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$0.04 / $0.15 за 1M токенов

Профиль модели

MMLU89.1%Code98.5%Math87.5%GPQA66.6%SWE65.2%

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1449
MMLU (Общие знания)89.1%
HumanEval (Кодинг)98.5%
MATH (Математика)87.5%
GPQA (Экспертные знания)66.6%
SWE-bench (Разработка)65.2%

Другие модели семейства Cohere

Экосистема Command R7B (12-2024)

Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.

Сервисы с поддержкой модели

Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.

Искать в /services/ →

MCP и инструменты

Весь каталог

Точных связей пока нет. Искать по разработчику.

Обсуждения о Command R7B (12-2024)

Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.

Создать обсуждение