Familie Command · 104Mrd. Parameter

Command R+ 104B (08-2024)

RAG/Tool-Verwendung an der Grenze des Öffentlichen. 128k Kontext, 23 Sprachen. ⚠ Nicht kommerziell (CC-BY-NC).

🇺🇸 Cohere·Lizenz CC-BY-NC 4.0·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum August 2024 (Aktualisierung)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Damals führend bei RAG und Tool-Nutzung unter offenen Modellen
  • 128k ctx
  • 23 Sprachen
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —⚠ Lizenz CC-BY-NC (nicht kommerziell)
  • —104B : 60+ GB VRAM in Q4
Architektur
Dense · optimiert für RAG und Tool-Use · GQA
Training
23 Sprachen, +50% Durchsatz / -25% Latenz gegenüber der April 2024-Version.
Ideal für
Fortgeschrittenes RAGToolverwendungAgenten

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run command-r-plus:104b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
60 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
72 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
110 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
208 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 96 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Command R+ 104B (08-2024)?

Um Command R+ 104B (08-2024) lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 60 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900