종합 레이팅867 · 159위레이팅 벤치 9개
컨텍스트 창192K최대 출력 64K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.300 / $1.50혼합 $0.600
파라미터—
라이선스commercial API
벤치 점수23개코딩·추론·지식·멀티모달
AI AI 해설
2026년 10월 12일 생성Command A+는 긴 컨텍스트와 추론·멀티모달 자료를 갖춘 상용 API다
사양과 비용
컨텍스트 192K, 최대 출력 64K를 지원한다. 가격은 1M 토큰당 입력 $0.300, 출력 $1.50이며 라이선스와 접근 방식은 commercial API다.
레이팅 해석
종합 레이팅은 887(134위)이며 레이팅 벤치 5개를 반영한 상대 지표다. 분야 레이팅은 추론·지식 969(95위), 멀티모달 900(34위)다. 코딩·에이전트·과학·보안은 자료 없음이다.
벤치 근거
model-insight 산출 점수는 MI 종합 지수 33.7(134/178), MI 추론 지수 45.2(94/148)다. 공급사 발표와 research/cohere.com 점수는 미검증이며, 프로필이 다른 결과끼리는 직접 비교하기 어렵다.
공급사 모델 맥락
Cohere의 최신 모델 목록에는 Parse(2026-08-27), North Micro Vision Instruct(2026-08-12), North-Mini-Code-1.0(2026-06-05)이 있다. Command A+ 출시는 2026-09-22다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | — | 1 | |
| 에이전트 | — | — | — |
| 추론·지식 | 99 | 4 | |
| 멀티모달 | 48 | 4 | |
| 과학·보안 | — | — | — |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
23개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| SciCode | 공급사 발표 | 38% | 11 / 16 | 30 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench Hard | 공급사 발표 | 25% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench Hard | research/cohere.com | 25% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| Cohere Agentic Question Answering | 공급사 발표 | 65% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MI 종합 지수 | model-insight 산출 | 31.3 | 159 / 204 | 22 | 확인됨 ↗ |
| MI 추론 지수 | model-insight 산출 | 46.8 | 99 / 178 | 45 | 확인됨 ↗ |
| IFBench | 공급사 발표 | 74% | 18 / 36 | 51 | 자기보고 ↗ |
| AIME 2025 | 공급사 발표 | 90% | 16 / 23 | 32 | 자기보고 ↗ |
| WMT24++ | 공급사 발표 | 81% | 5 / 11 | 60 | 자기보고 ↗ |
| MathVista | 공급사 발표 | 80.6% | 2 / 3 | 50 | 자기보고 ↗ |
| MathVista | research/cohere.com | 80.6% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| Artificial Analysis Intelligence Index | research/cohere.com | 37.0 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| Cohere Memory Usage Quality | 공급사 발표 | 54% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
| Memory Usage Quality | research/cohere.com | 54% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| MT-AIME 2025 | 공급사 발표 | 86% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
| τ²-Bench Telecom | research/cohere.com | 85% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 공급사 발표 | 63% | 35 / 44 | 21 | 자기보고 ↗ |
| CharXiv-R | 공급사 발표 | 52.7% | 27 / 27 | 0 | 자기보고 ↗ |
| MMMU | 공급사 발표 | 75.1% | 10 / 14 | 31 | 자기보고 ↗ |
| CharXiv-D | 공급사 발표 | 88% | 2 / 3 | 50 | 자기보고 ↗ |
| MMMU | research/cohere.com | 75.1% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| CharXiv reasoning | research/cohere.com | 52.7% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| MMMU Pro | research/cohere.com | 63% | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
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Cohere의 다른 모델
공급사 →- Parse 2026-08-27
- North Micro Vision Instruct 2026-08-12 · 491
- North-Mini-Code-1.0 2026-06-05 · 826