Família Command · 104B de parâmetros

Command R+ 104B (08-2024)

RAG/uso de ferramentas de ponta entre modelos abertos. 128k ctx, 23 idiomas. ⚠ Uso não comercial (CC-BY-NC).

🇺🇸 Cohere·Licença CC-BY-NC 4.0·Contexto 125k tokens·Data de lançamento Agosto de 2024 (atualização)·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Melhor em RAG/uso de ferramentas entre os modelos abertos na época
  • 128k ctx
  • 23 idiomas
Limitações que você deve conhecer
  • —⚠ Licença CC-BY-NC (não comercial)
  • —104B: 60+ GB de VRAM em Q4
Arquitetura
Denso · otimizado para RAG e uso de ferramentas · GQA
Treinamento
23 idiomas, +50% de throughput / -25% de latência em relação à versão de abril de 2024.
Ideal para
RAG avançadoUso de ferramentasAgentes

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run command-r-plus:104b
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
60 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
72 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
110 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
208 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 96 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Command R+ 104B (08-2024)?

Para executar Command R+ 104B (08-2024) localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 60 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonVer o preço →

Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Links afiliados — comissão possível sem custo adicional para você, recomendação independente. Como Parceiro Amazon, QualLLM obtém lucro com compras que atendem às condições exigidas.

Este modelo no seu ChatGPT privado, sem nuvem

Muito grande para sua máquina? O kit fornece o modelo que cabe na sua VRAM

  • Espaço online vitalício
  • PDF + arquivos
  • Atualizações vitalícias

03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900