AI Model Timeline

Tracking the accelerating release frequency of frontier AI models.

Command R+

Cohere·

LLMsopen-weightcloud + localWorkstation

Overview

104B Dense, RAG- und Tool-Use-optimiertes Open-Weight-Flagship (CC-BY-NC), 128k Kontext, citation-fähiges Retrieval. Starkes Grounding beim Zusammenfassen (Vectara HHEM 6.9% Halluzination für den 08-2024-Build), akademische Benchmarks dagegen schwach. Direkter Vorläufer der Command-A-Linie.

Capabilities and innovations

104B DenseRAG-optimiertTool-UseMultilingual (10 Sprachen)128k ContextCitation-fähiges RAGOpen weights (CC-BY-NC)

Benchmarks

BenchmarkScoreSource
GPQA Diamond32.3%third party
GPQA Diamond 32.3 und MMLU-Pro 43.2 per Aggregator; eine zweite Quelle nennt GPQA 47.3 (abweichende Methodik). Vals.ai rankt R+ auf beiden nahe dem Tabellenende, konsistent mit niedrigen Werten. MMLU wurde mit 75.7–82.9 je nach Setting reportet und bleibt daher null.
MMLU-Pro43.2%third party
MMLU-Pro 43.2, Aggregator-Wert (retroaktive Messung).
  • Humanity’s Last Exam (no tools): benchmark did not exist at release
  • SWE-bench Verified: not reported by the vendor
  • SWE-bench Pro: benchmark did not exist at release
  • Terminal-Bench 2.x: benchmark did not exist at release
  • MMMU-Pro: benchmark did not exist at release

Architecture and hardware

Parameters
104B total, 104B active per token (Dense)
Estimated VRAM at Q4
~60 GB, Workstation class

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