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Cohere Transcribe 是一款开源语音识别模型，在 Hugging Face 新的远场ASR基准测试中荣获第一名。

此页面托管了Cohere的North-Mini-Code-1.0模型的GGUF量化版本，这是一个30B-A3B MoE模型，针对代码生成和代理任务进行了优化。提供了从特定PR构建llama.cpp以支持cohere2moe架构的说明。

Cohere正式发布North Mini Code编程模型，权重可在Hugging Face上获取，并支持vLLM和MLX部署。

Cohere 发布了 North Mini Code，这是其首个基于 Apache 2.0 的开源编码模型，设计小巧、成本效益高、可本地部署，并专注于代理性能。

Cohere 和 Cohere Labs 发布了 North Mini Code，这是一个开放权重的 30B-A3B 参数模型，针对代码生成、智能体软件工程和终端任务进行了优化，在 SWE-Bench 和 Terminal-Bench 上取得了强劲的基准测试结果。

Cohere 发布了其首个开源编码模型 North Mini Code Small，专为高效的代理型性能和社区反馈而设计。

Cohere 发布了 North Mini Code，这是一款 30B 参数的混合专家（MoE）模型，在 Apache 2.0 许可下拥有 3B 激活参数，专为智能体软件工程任务优化，在编程基准测试中性能优于同类尺寸模型。

Cohere发布了一款早期访问编码模型BLS-Mini-Code-1.0，这是一个30B参数的模型，可在Hugging Face上进行测试。

Cohere Labs 发布了 North Mini Code，一个拥有 30B 参数（3B 活跃）的开放权重模型，针对代码生成、智能体软件工程和终端任务进行了优化，基于 Apache 2.0 许可。

mlx-lm 的一个 PR 为 Cohere 的 Command A+ (218B MoE) 模型在 Apple Silicon 上增加了支持，并附有架构实现细节。

Cohere 发布了 Command A+，一款总参数 218B、激活参数 25B 的混合专家模型，将之前五个模型整合为一个，在企业智能体任务上性能提升。该模型在 Apache 2.0 协议下开源，并可在 Hugging Face 上获取。

微调了最佳开源语音转文字模型Cohere Transcribe，使其支持说话人分离和时间戳。新模型已在Hugging Face上发布。

Cohere 发布了 Command A+，这是一款面向商业应用的开放企业级AI模型。

Cohere 发布了 Command A+，一个拥有 2180 亿参数的稀疏 MoE 语言模型，采用宽松的 Apache 2.0 许可，支持无损 4 位量化和原生引用，适用于企业和主权 AI 应用。

Cohere发布Command A+，其首个混合专家模型，采用Apache 2.0许可，具备高效量化，可在1-2块GPU上部署，优先考虑实用性和对开发者的开放访问。

Cohere 发布了 Command A+，这是他们迄今为止最强大的开源 LLM，针对效率进行了优化，并在 Apache 许可下发布。

Cohere 发布了 Command A+，这是一个开源模型，拥有 250 亿活跃参数和 2180 亿总参数，采用 Apache 2.0 许可，针对智能体、多语言和重推理任务进行了优化。

Cohere发布了Command A+，这是一个开源模型，拥有250亿活跃参数（总计2180亿），针对代理型、多语言和重度推理任务进行了优化，支持视觉输入和128K上下文，采用Apache 2.0许可证。

Cohere发布了Command A+，这是其最强大的开源LLM，经过优化可在最少硬件上运行。