Famiglia Command · 104B parametri

Command R+ 104B (08-2024)

RAG/tool-use di punta tra i modelli open. 128k ctx, 23 lingue. ⚠ Non commerciale (CC-BY-NC).

🇺🇸 Cohere·Licenza CC-BY-NC 4.0·Contesto 125k tokens·Data di uscita Agosto 2024 (refresh)·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Il migliore tra i modelli open dell'epoca per RAG e uso di strumenti
  • 128k ctx
  • 23 lingue
Limiti da conoscere
  • —⚠ Licenza CC-BY-NC (non commerciale)
  • —104B: 60+ GB VRAM in Q4
Architettura
Denso · ottimizzato per RAG e uso di strumenti · GQA
Addestramento
23 lingue, throughput +50% / latenza -25% rispetto alla versione di aprile 2024.
Ideale per
RAG avanzatoUso di strumentiAgenti

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run command-r-plus:104b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
60 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
72 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
110 GB
FP16
Piena precisione — uso server
208 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 96 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Command R+ 104B (08-2024)?

Per eseguire Command R+ 104B (08-2024) in locale con quantizzazione Q4, servono circa 60 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900