Jangan tidur di cohere: memerintahkan delecting, bentuk pemikiran pertama, yang dirancang untuk melayani pelanggan perusahaan dan banyak lagi

Saya berada di lebih banyak pertemuan dari biasanya hari ini Baru saja menangkap fakta itu berpaduDan itu Startup Kanada yang didirikan oleh penulis Makalah Transformer sebelumnya, Aidan Gomez Untuk membuat produk intelijen kebidanan bekerja dengan mudah, bangga dan aman untuk institusi, mereka punya Dia merilis model linguistik utama pertama (LLM), logis.

Tampaknya menjadi versi yang kuat. Standar teknis, spesifikasi, dan tes awal menunjukkan bahwa model memberikan fleksibilitas, efisiensi dan kekuatan pemikiran mentah.

Layanan Pelanggan, Riset Pasar, Jadwal, Analisis Data adalah beberapa tugas yang koher Lingkungan fondasi yang aman.

Ini hanya model teks, tetapi harus cukup mudah untuk menghubungkan model dan alat multimedia. Bahkan, penggunaan alat adalah salah satu poin dasar penjualan.

Meskipun para peneliti seharusnya digunakan untuk tujuan non -komersial, perusahaan perlu membayar cole untuk mencapai dan mencapai Perusahaan tidak memasukkan harganya secara publik Karena dikatakan membuat alokasi terperinci dan publikasi pribadi.

Nilainya $ 6,8 miliar Saat itu Menyatakan Putaran pembiayaan terbaru $ 500 juta per minggu dan sehari.

Kejang

Masalah ini ditetapkan pada perusahaan dengan perpustakaan dokumen yang luas, rantai email panjang dan alur kerja yang tidak mampu membeli halusinasi.

Mendukung hingga 256.000 simbol Pada beberapa pengaturan GPU, layak dan dibandingkan dengan GPT-5 OpenAI.

Versi penelitian memiliki berat 111 miliar parameter, dilatih dengan penggunaan alat dan kinerja multi -bahasa dalam pikiran.

Ini mendukung 23 bahasa di luar kotak, termasuk bahasa Inggris, Prancis, Spanyol, Jepang, Arab, dan India. Kedalaman multi -bahasa ini adalah kunci dari lembaga internasional yang membutuhkan kualitas agen yang konsisten di seluruh pasar.

Model lubang langsung utaraColere dari platform Coneere untuk menerbitkan agen dan otomatisasi intelijen lokal.

Ini berarti bahwa institusi dapat memutarbalikkan faktor -faktor yang dialokasikan yang hidup dalam infrastruktur, memberi mereka kontrol aliran data sambil terus memanfaatkan pemikiran lanjutan.

Coleher tampaknya secara cerdas diyakini untuk menentukan beberapa fungsi berulang di seluruh lembaga – di papan, riset pasar dan analisis, dan mengembangkannya – melatih modelnya untuk mendukung alur kerja fungsional untuk menghadapinya secara otomatis.

Pemikiran terkontrol

Seperti halnya banyak versi pemikiran modern lainnya termasuk Nemotron-Nano-9b-V2, NVIDIA baru, Command A menyediakan fitur anggaran simbolik untuk memungkinkan pengguna atau pengembang menentukan jumlah pemikiran yang dialokasikan untuk input dan tugas tertentu. Anggaran terendah berarti tanggapan yang lebih cepat dan lebih murah. Lebih banyak anggaran berarti pemikiran yang lebih dalam dan lebih akurat.

Versi wajah hooping menampilkan barter ini secara langsung: Berpikir dapat diaktifkan atau dimatikan melalui parameter sederhana.

Pengembang dapat menjalankan model dalam “Mode Berpikir” untuk membuat kinerja maksimum atau mematikannya untuk tugas jintan rendah – tanpa mengubah model.

Itu unggul dalam kriteria target untuk institusi

Bagaimana kinerja Anda dalam latihan? Standar Conere menggambar yang jelas.

Dalam tugas pemikiran tentang institusi, Logika A terus-menerus melebihi rekan-rekan mereka seperti Deepseek-R1 0528, GPT -SS-120B dan Mediargasi Magistral Midal.

Ini berkaitan dengan standar multi -bahasa dengan kekuatan yang sama, dan penting bagi perusahaan internasional.

Sistem anggaran simbol yang khas bukan hanya cara untuk menghindari. Dalam perbandingan wajah -untuk -wajah terhadap quiver sebelumnya Masalah a Model, derajat kepuasan meningkat secara stabil dengan kenaikan anggaran. Bahkan dengan pemikiran minimum “langsung”, ia mengatasi pendahulunya. Dalam anggaran tertinggi, itu ditarik ke depan.

Ceritanya sama dalam pencarian mendalam. pada Kursi Deepresearch– Yang mengukur instruksi berikut, kemampuan untuk membaca, wawasan, dan komprehensif – Coleher telah dirilis di latar depan terhadap penawaran dari Gemini, Obayy, Anthropor, Al -hurra, dan Grok Xai. Model ini unggul dalam mengubah pertanyaan luas menjadi laporan tidak hanya terperinci, tetapi dapat dibaca, dan itu merupakan tantangan utama dalam lembaga lembaga.

Di luar standar, model ini terhubung ke pekerjaan. Dia secara khusus melatihnya untuk menggunakan alat percakapan – memungkinkannya untuk terhubung ke aplikasi fasad pemrograman aplikasi, menghubungi database, atau menanyakan tentang sistem eksternal selama tugas.

Pengembang dapat mendefinisikan alat melalui bagan JSON dan memberi makan mereka dalam templat obrolan di Transformers, memfasilitasi model dalam sistem lembaga arus.

Desain ini mendukung taruhan terbesar pada alur kerja di agen: sistem kecerdasan buatan terdiri dari beberapa faktor terkoordinasi, yang masing -masing berurusan dengan fungsi yang lebih besar. Berpikir adalah mesin pemikiran yang menjaga alur kerja dan tugas ini.

Keselamatan: Dirancang untuk pekerjaan berisiko tinggi

Cohere juga merupakan mode keselamatan sebagai fitur pusat. Model pertamaPelatih menghindari sakit kepala lembaga bersama karena pemulihan yang berlebihan- Ketika Kecerdasan Buatan menolak permintaan hati -hati yang sah – sementara Penyaringan tetap berbahaya atau berbahaya.

Penilaian Fokus pada lima kategori risiko tinggi: Keselamatan anak, harm -harm, kekerasan dan kebencian, teori materi eksplisit, dan teori konspirasi.

Untuk perusahaan yang ingin menyebarkan kecerdasan buatan di industri terorganisir atau bidang sensitif, keseimbangan ini bertujuan untuk membuat model lebih praktis dalam operasi sehari -hari.

Pembelian Dini dari Perusahaan Besar

SAP SE adalah salah satu mitra utama pertama yang mengintegrasikan model. Walter Sun, SVP dan Kepala Internasional Amnesty International, mengatakan bahwa kerja sama akan meningkatkan kemampuan SAP IQ di platform Teknologi Bisnis SAP. Untuk pelanggan, ini berarti bahwa aplikasi agen yang dapat disesuaikan agar sesuai dengan kebutuhan lembaga swasta.

Ketersediaan dan lisensi

Perintah Remung sekarang tersedia di platform cohere, dan untuk penggunaan penelitian di hadapan pelukan.

Gudang wajah yang dianut memberikan bobot terbuka untuk mencari di bawah lisensi CC -By -NC, yang mengharuskan pengguna untuk berbagi informasi kontak dan mematuhi kebijakan koeksistensi yang dapat diterima.

Lembaga yang tertarik pada penerbitan komersial atau swasta dapat menghubungi tim penjualan cohere untuk harga terperinci.

Untuk lembaga, stadion jelas dan langsung: satu model, beberapa posisi publikasi, kontrol yang cermat, kapasitas multi -bahasa, integrasi alat, dan hasil standar yang menunjukkan bahwa mereka mengungguli rekan -rekan mereka.

Visi harian tentang kasus penggunaan bisnis dengan VB setiap hari

Jika Anda ingin membujuk bos Anda di tempat kerja, Anda telah membahas VB setiap hari. Kami memberi Anda prioritas jurnalistik internal atas apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi pengembalian investasi maksimum.

Baca Kebijakan Privasi Kami

Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.

Terjadi kesalahan.