编辑 |诺亚、伊风

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近日在开源模型界，Command R+风头正劲。

在Arena榜单上，Command R+凭借逾13000名支持者的票，一度跃升至第6位，其表现与GPT-4-0314旗鼓相当！在一众对垒GPT-4的开放权重模型中，斩获该榜单有史以来的首胜。

而Arena榜单，是近日用纯C语言手搓GPT-2的AI大神Andrej Karpathy提过的唯二信任的测试基准之一。

Command R+隶属总部位于多伦多的大模型创业公司Cohere。这家AI新锐的联合创始人兼CEO，正是Transformer最年轻作者Aidan Gomez。我们且来看一看开源模型界当红炸子鸡的幕后故事。

1.Command R+ 横空出世，何以击败GPT-4

Command R+与前代Command R一样，拥有128k令牌上下文窗口，而且又在此基础上全面提高了性能。

首先，提供先进的检索增强生成（RAG）能力。RAG技术结合了基于检索的模型和生成性模型的优势。前者涉及从数据库、文章或网站等大量来源中访问和提取信息，而后者擅长生成连贯且具有上下文意识的文本。通过结合这两个组件，RAG在生成更具信息性和上下文相关性的响应方面脱颖而出。

更值得一提的是，新模型针对高级RAG进行了优化，提高了响应的准确性，并提供了内嵌的源引用，以减少幻觉现象，从而更好地应对业务需求，使企业能够借助AI扩展支持各种业务功能，如财务、人力资源、销售、市场营销和客户支持等。

再者，覆盖10多种语言，支持全球业务运营。其中包括：英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、葡萄牙语、日语、韩语、阿拉伯语和中文。

另外，Command R+还配置了多种工具使用功能，用于自动化复杂的业务流程

API接口：附带可以通过Cohere和LangChain API访问的工具使用能力。这有助于自动化复杂的业务工作流程，如更新CRM任务、活动和记录。

多步骤工具使用：Command R+中的一个新特性，使模型能够结合多个工具进行多个步骤以完成复杂任务。Command R+还具有自我纠正的能力，当它尝试使用工具失败时（例如遇到工具的错误或故障），这增强了模型完成任务的可能性，并提高了成功的可能性。

在对话工具使用和单轮次函数调用能力方面，Command R+在关键企业AI基准测试中表现优异，超过了OpenAI的GPT-4 Turbo，以及Anthropic的Claude 3 Sonnet和Mistral Large。

2.Cohere与Oracle，并不是OpenAI和微软的关系

作为一家为企业用户进行服务的公司，Cohere并不想成为巨头的跟班。

尽管Oracle是Cohere的主要投资者，两者的关系十分密切，但他们并不喜欢OpenAI与Microsoft的“相处模式”。Cohere的CEO Gomez表示，Cohere独立于任何云服务提供商，可以在任何云平台上部署其模型，这与仅在Microsoft Azure可以使用的OpenAI不同。

“我们不会从单一的云服务提供商那里接受巨额的支票，这可能会将我们锁定在一个生态系统或环境中。我们真的在努力保持独立，并为世界建立一些新的东西，”他补充道，间接地对OpenAI进行批评。

该企业的COO Martin Kon也表达了类似的想法，他说模型需要与云无关，这样你就可以在你觉得对你的数据最舒适的地方部署它们，而不会被绑定到特定的云或甚至是本地部署。

不过，Oracle的确是Cohere资金雄厚的金主之一，与该公司在技术方面也有着密切的关系。Cohere在Oracle云基础设施（OCI）上训练和构建其生成性AI模型，该基础设施提供了高性能和低成本的GPU集群技术。这使得Cohere能够加速大型语言模型（LLM）的训练，同时降低成本。同样的，微软Azure云计算平台也在为OpenAI所提供的算力支持。

“与Oracle的关系在计算方面产生了巨大的影响，为我们提供了地球上最好的超级计算机，同时在共同进入市场、共同创造新产品、改造现有产品以及将这项技术带给企业方面也非常重要，”Gomez说道。

Gomez补充说，“OCI生成性AI服务真正体现了我们的使命，即为企业构建大型语言模型，以一种极度保护他们的数据、完全安全的方式”。

Cohere的生成性AI模型已经集成到Oracle的商业应用中，包括Oracle Fusion Cloud、Oracle NetSuite和Oracle特定行业的应用程序。

当前，Cohere 一直在努力提升自身的盈利水平。去年年底，该公司的年化收入约为 1300 万美元，月收入仅略高于 100 万美元。这一数字被他强大的竞争对手——OpenAI远远地甩在了身后，去年年 12 月OpenAI的营收已突破 20 亿美元大关。

不过，这家初创公司已告知投资者，其销售漏斗上（包括预计在 2024 年底之前完成的潜在合同）的价值超过 3 亿美元，目前尚不清楚甲骨文在其中所占的份额。可以确定的是，随着Cohere的模型在多家云平台上完成部署，他的收入曲线势必会继续攀升。

3.OpenAI之下，大模型谋求盈利之路

大模型的元年已过，AI的落地应用浪潮汹涌。傅盛预言，今年千亿大模型过半将会凋零。

在OpenAI的高光之下，或是照猫画虎，或是另辟蹊径，大模型厂商都必须探索出自己的生财之道。

专注于企业服务的Cohere，早早便坚定了To B的决心。Cohere的首席执行官Martin Kon 说："我们现在没有，将来也不会有一个烧钱的消费者聊天机器人。”

4月11日晚，李彦宏在内部讲话中表达了文心一言为何选择了闭源之路，他提到，“闭源，是有真正的商业模式的，是能够赚到钱的，能够赚到钱才能聚集算力、聚集人才，闭源在成本上反而是有优势的，只要是同等能力，闭源模型的推理成本一定是更低的，响应速度一定是更快的。”

但以Llama、Mistral AI 和Command R+为代表的其他各种替代方案正在蓬勃发展，并越来越多地被云提供商和企业采用。开源势力亦不可小觑。以Command R+ 为例，其在可扩展市场类别中优于类似模型，定价上也更具竞争力。

Cohere为Command R+设定的100万输入和输出令牌成本分别为3美元和15美元，这一价格颇具竞争力。相较于其他产品，其定价与Claude 3 Sonnet相当；而最新的OpenAI GPT-4 Turbo模型对100万输入令牌收费10美元，对100万输出令牌收费30美元。

随着AI创新领域新竞争者的不断涌入，在当前稳健发展的态势下，相信关于“开源VS闭源”的辩论，也会伴随创新浪潮下探索的每一步，但这不会是“东风压倒西风”的二选一终局，这两种模式必然将在相当长的时期内共生共存，共同为AI产业落地创造价值。

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