Cohere Command A+
Command A+ は Cohere 初の Mixture of Experts(MoE)モデルであり、Command ファミリーの現行最上位です。公開日は 2026-05-20。エージェントと推論の性能、画像入力、そして 48 言語への対応拡大をまとめて持ち込んだ形で、これは Command シリーズで最も広い言語カバレッジであり、EU の公用語をすべて含みます。
設計上の要点はインスタンスあたりの効率です。総 218B、活性 25B という構成は、企業が B200 1 基または H100 2 基(W4A4) で配備できることを狙っています。ラック単位ではありません。これがこの規模での MoE の意味です。大きなモデルの精度を保ちながら、トークンあたりの計算量はかなり小さいモデルに近づけます。
モデル仕様
| 項目 | Command A+ |
|---|---|
| アーキテクチャ | スパース MoE |
| パラメータ | 総 218B、活性 25B |
| コンテキスト | 192K トークン |
| 入力 | テキスト、画像 |
| 出力 | テキスト |
| 言語 | 48 言語(EU 公用語を含む) |
| 必要ハードウェア | B200 1 基または H100 2 基(W4A4) |
| ライセンス | Apache 2.0 |
同帯のベンダーでは珍しく、Cohere は重みを公開しています。チェックポイントは Hugging Face に CohereLabs/command-a-plus-05-2026-w4a4 として Apache 2.0 で置かれ、自社ホストも微調整も商用ライセンス交渉なしで行えます。
位置づけ
Cohere 自身の説明はエンタープライズのエージェント用途です。環境内で行動を起こすマルチモーダルな複雑タスクと、40 言語以上が必須要件になる多言語業務が対象です。厳密なスキーマによるツール呼び出し、構造化出力、トークン予算を設定できる推論モードに対応するため、JSON 構造を保証する必要があるパイプラインに組み込めます。
すでに Command A を使っている場合、Command A+ は並列製品ではなく移行先です。Cohere は Managed Vault、暗号化 Vault、オンプレミスまたは分離 VPC といったプライベート配備も用意しており、純粋な API ベンダーと比較して Cohere を選ぶ決め手は通常ここにあります。
料金
Cohere は自社プラットフォームとパートナー経由で販売するため、定価は配備形態によって変わります。OpenRouter 上のマネージド提供価格は 2026-09-23 時点で次のとおりでした。
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 入力 | $0.30 / 100万トークン |
| 出力 | $1.50 / 100万トークン |
| キャッシュ入力 | $0.15 / 100万トークン |
セルフホストの場合、コストは GPU の請求に移ります。Cohere が示す下限は B200 1 基または H100 2 基です。
制限事項
- 192K のコンテキストは 2026 年では中位。 現在のフロンティア帯は 50 万から 100 万トークンで、長文側は Qwen3.8-Omni-Flash が参考になります。
- 入力はテキストと画像、出力はテキストのみ。 音声・動画には対応せず、画像生成も行いません。
- 独立した指標スコアは未掲載。 OpenRouter は旧世代の Command A には Artificial Analysis のスコアを付けていますが、Command A+ にはまだありません。能力の記述は現時点ではベンダーの位置づけです。
- 企業向けの設計。 日常利用の感触を確かめられる無料チャットの入口はありません。
よくある質問
Command A+ はオープンソースですか?
重みは Apache 2.0 で Hugging Face に公開され、Cohere 自身の配備とパートナー経由でも提供されます。自社ホストとマネージド購入の両方が選べる珍しい形です。
Command A との違いは?
Command A は前世代で、MoE アーキテクチャは A+ が初めてです。A+ は画像入力を追加し、言語対応を 48 に広げ、推論とエージェント挙動を改善しています。
Cohere には埋め込みやリランクのモデルもありますか?
あります。Cohere の検索スタックには Cohere Embed v3 と Cohere Rerank 3.5 があり、これらを先に導入してから生成モデルに進むチームは少なくありません。
代替案
- Command A:前世代。既存連携のために引き続き提供されています。
- Qwen3.8-Omni-Flash:コンテキストがはるかに長く音声・動画入力に対応しますが、クローズドウェイトです。
- MiMo V2.6:MIT ライセンスのオープンウェイトなマルチモーダルモデルを求める場合の選択肢。
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