---
title: "Cohere Inc. (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Cohere_Inc._(HU)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 1049
wiki_created_at: 2026-09-06T22:42:34Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:42:34Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:43:46Z
---

# Cohere Inc. (HU)

**Cohere** — egy kanadai mesterséges intelligencia technológiai vállalat, amely nagy nyelvi modellek (LLM) fejlesztésére specializálódott a vállalati szektor (Enterprise AI) számára. A céget 2019-ben alapították Torontóban, egykori Google Brain kutatók, és az OpenAI egyik legfontosabb alternatívájaként tartják számon<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.

A Cohere elsődleges fókusza a biztonságos, testreszabható és skálázható MI-megoldások nyújtása a vállalkozások számára. Sok versenytársával ellentétben, akik a fogyasztói piacra összpontosítanak, a Cohere kezdettől fogva a vállalati ügyfelekre helyezte a hangsúlyt, ami meghatározta technológiai megközelítését.

## Történet és finanszírozás

A Cohere-t 2019-ben három társ-alapító hozta létre: **Aidan Gomez**, **Ivan Zhang** és **Nick Frosst**. Aidan Gomez az egyik szerzője a 2017-es mérföldkő jelentőségű **„Attention Is All You Need\\** tudományos munkának, amely bemutatta a transformer architektúrát a világ számára<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>. 2022 decemberében Martin Kon, a YouTube korábbi pénzügyi igazgatója lett a vállalat elnöke és operatív igazgatója<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.

A vállalat lenyűgöző eredményeket ért el a befektetések terén:

- 2023-ban a C sorozatú finanszírozási körben **270 millió dollárt** sikerült bevonni, ami 2,1–2,2 milliárd dollárra értékelte a céget<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-mostecosystem-funding-2)</sup>.
- 2024-ben a vállalat további **500 millió dollárt** vont be, ezzel értékelése 5,5 milliárd dollárra emelkedett<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-uniteai-funding-3)</sup>.

A Cohere legfontosabb befektetői a PSP Investments, a Cisco Systems, az AMD, a Fujitsu, az NVIDIA, a Salesforce Ventures, az Oracle és a Google Cloud<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-wiki-cohere-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-mostecosystem-funding-2)</sup>.

## Technológiai stack

### Retrieval-Augmented Generation (RAG)

A Cohere megközelítésének központi technológiája a **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** — információ-visszakeresssel kiegészített generálás. A RAG lehetővé teszi a modellek számára, hogy valós időben férjenek hozzá külső tudásbázisokhoz, ami „horgonyt vet" a válaszaiknak a tényadatokhoz, csökkenti a „hallucinációkat", és biztosítja az információk naprakészségét<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-4)</sup>. A **Command R** és **Command A** modellek kifejezetten optimalizáltak a többlépéses eszközhasználatra RAG-rendszerekben<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-servernews-command-r-5)</sup>.

### Többnyelvűség

A Cohere különös figyelmet fordít a többnyelvűségre. A vállalat olyan modelleket fejlesztett ki, amelyeket anyanyelvi adatokon tanítottak, biztosítva a magas minőséget. Például a nyílt forráskódú **Aya** modell több mint 100 nyelvet támogat, köztük a magyart is, a **Command** modellcsalád pedig több mint 10 főbb világnyelvet támogat.

### Biztonság és üzembe helyezés

A Cohere rugalmas üzembe helyezési lehetőségeket kínál, beleértve a SaaS platformot, a privát felhőalapú üzembe helyezéseket és a harmadik féltől származó platformokkal való integrációt (Amazon SageMaker, Google Vertex AI, Azure). A vállalat különös figyelmet fordít a vállalati adatok biztonságára, lehetőséget kínálva azok tanításból való kizárására, valamint a SOC 2 Type II szabványnak való megfelelésre<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-enterprise-data-commitments-6)</sup>.

## Termék- és modellkínálat

A Cohere többféle modelltípust fejleszt, amelyek a nyelvi feldolgozás különböző szakaszaira vannak tervezve.

### Command (Generatív modellek)

A **Command** a vezető generatív modellcsalád.

- **Command A**: A leghatékonyabb modell (2025) **111 milliárd paraméterrel**. Támogatja a **256 000 tokenes** kontextusablakot, és mindössze két GPU-n képes futni, míg a versenytárs modellek akár 32-t is igényelhetnek<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-habr-command-a-7)</sup>. Akár 156 token/másodperc generálási sebességet mutat, ami 1,75-szer gyorsabb a GPT-4o-nál<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-dsmedia-command-a-8)</sup>.
- **Command R+**: Erőteljes modell 104 milliárd paraméterrel és 128 000 tokenes kontextusablakkal. Felülmúlja számos hasonló megoldást, és megközelíti a GPT-4 Turbo képességeit<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-vc-future-command-r-9)</sup>.
- **Command R**: 35 milliárd paraméteres modell, amely magas pontosságú párbeszédes feladatokra készült<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-aigenom-command-r-10)</sup>.

### Specializált modellek

- **Aya**: Nyílt forráskódú többnyelvű modell, amely több mint 100 nyelvet támogat. Fejlesztésébe több mint 3000 kutató vett részt 119 országból<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-computerra-aya-11)</sup>.
- **Embed**: Szöveges vektoros reprezentációk létrehozására szolgáló modellek. Az **Embed 4** multimodalitást és 128 000 tokenes kontextusablakot támogat<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-habr-embed4-12)</sup>.
- **Rerank**: A RAG-rendszerek keresési minőségének javítására szolgáló modellek.

## Partnerségek és integrációk

A Cohere aktívan fejleszti partneri kapcsolatait nagy technológiai vállalatokkal, köztük:

- **Oracle:** A Cohere technológiáinak integrációja az Oracle Fusion Cloud-ba és a NetSuite-ba<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-erp-today-oracle-13)</sup>.
- **Salesforce:** Chat-képességek beépítése a Salesforce termékekbe<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.
- **Fujitsu:** A Takane japán nyelvi modell közös fejlesztése<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-14)</sup>.
- **McKinsey:** Együttműködés a generatív MI vállalati műveletekbe való integrálása terén<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.

## Alkalmazás különböző iparágakban

- **Oktatás:** A Cohere-t oktatási óratervek készítésére, osztályozásra és többnyelvű kezdeményezések támogatására használják<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-arxiv-rag-education-15)[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-ieee-online-learning-16)</sup>.
- **Egészségügy és tudomány:** A modelleket tudományos protokollok megfogalmazására, orvosi adatok elemzésére és kutatás támogatására alkalmazzák<sup>[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-bmcmededuc-protocols-17)</sup>.
- **Vállalati megoldások:** Dokumentumkezelés automatizálása, adatelemzés, marketingszövegek írása és ügyfélszolgálat<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_note-servernews-command-r-5)</sup>.

## Lásd még

- Nagy nyelvi modellek
- 

## Irodalom

- Cohere Team (2025). *Command A: An Enterprise‑Ready Large Language Model*. arXiv:2504.00698.
- Üstün, A.; et al. (2024). *Aya Model: An Instruction Finetuned Open‑Access Multilingual Language Model*. arXiv:2402.07827.
- Singh, S.; et al. (2024). *Aya Dataset: An Open‑Access Collection for Multilingual Instruction Tuning*. arXiv:2402.06619.
- Cohere Team (2024). *Command R & Command R+: Technical Overview*. PDF.
- Gao, Y.; et al. (2024). *Retrieval‑Augmented Generation for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2312.10997.
- Yu, H.; et al. (2024). *Evaluation of Retrieval‑Augmented Generation: A Survey*. arXiv:2405.07437.
- Zhu, W.; et al. (2025). *PSC: Extending Context Window of Large Language Models via Phase Shift Calibration*. arXiv:2505.12423.
- Gao, Y.; et al. (2024). *Fine‑Tuning vs. Retrieval‑Augmented Generation for Less Popular Entities*. arXiv:2403.01432.
- Yu, L.; et al. (2025). *Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review*. arXiv:2504.15909.
- Wang, Y.; et al. (2025). *Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval*. arXiv:2506.18902.

## Megjegyzések

1.  <span id="cite_note-wiki-cohere-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-wiki-cohere_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-wiki-cohere_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-wiki-cohere_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-wiki-cohere_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-wiki-cohere_1-4)</sup> <sup>[1.5](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-wiki-cohere_1-5)</sup> «Cohere (company)». В *Wikipedia*. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cohere_(company)" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-mostecosystem-funding-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-mostecosystem-funding_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-mostecosystem-funding_2-1)</sup> «ИИ-стартап Cohere, который сейчас оценивается более чем в \$2,1 млрд, привлек \$270 млн». *Most Ecosystem*. <a href="https://mostecosystem.com/news/ii-startap-cohere-kotoryi-seicas-ocenivaetsia-bolee-cem-v-21-mlrd-privlek-270-mln.59279" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-uniteai-funding-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-uniteai-funding_3-0) «Cohere получает прирост в 500 миллионов». *Unite.AI*. <a href="https://www.unite.ai/ru/Cohere-получает-прирост-в-500-миллионов,-более-чем-в-два-раза,-до-5-миллиардов/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-4) «Rethinking the RAG vs Fine-tuning Debate». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2404.01037" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-servernews-command-r-5">↑ <sup>[5.0](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-servernews-command-r_5-0)</sup> <sup>[5.1](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-servernews-command-r_5-1)</sup> «Cohere Command R: Что это и как использовать?». *ServerNews*. <a href="https://servernews.ru/1102874" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-enterprise-data-commitments-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-enterprise-data-commitments_6-0) «Enterprise Data Commitments». *Cohere Docs*. <a href="https://cohere.com/ar/enterprise-data-commitments" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-habr-command-a-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-habr-command-a_7-0) «Cohere выпустила Command A — самую эффективную на сегодня ИИ-модель для бизнеса». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/companies/bothub/news/891136/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-dsmedia-command-a-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-dsmedia-command-a_8-0) «Cohere выпускает недорогую модель ИИ, требующую всего два графических процессора». *DSmedia*. <a href="https://dsmedia.pro/news/cohere-vypuskaet-nedoroguju-model-ii-trebujuschuju-vsego-dva-grafichesk-ih-processora" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-vc-future-command-r-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-vc-future-command-r_9-0) «LLM для бизнеса: что умеет Command R от Cohere». *VC.ru*. <a href="https://vc.ru/future/1152176-llm-dlya-biznesa-chto-umeet-command-r" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-aigenom-command-r-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-aigenom-command-r_10-0) «Cohere Command R». *AIGenom*. <a href="https://aigenom.ru/models/cohere/command-r" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-computerra-aya-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-computerra-aya_11-0) «Cohere for AI запускает ИИ-полиглот Aya». *Компьютерра*. <a href="https://www.computerra.ru/293131/cohere-for-ai-zapuskaet-ii-poliglot-aya/" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>
12. <span id="cite_note-habr-embed4-12">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-habr-embed4_12-0) «Cohere представила Embed 4 — свою самую мощную модель для создания векторных представлений». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/companies/bothub/news/901258/" class="external autonumber" rel="nofollow">[12]</a></span>
13. <span id="cite_note-erp-today-oracle-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-erp-today-oracle_13-0) «Oracle, Salesforce Ventures and Nvidia invest in Cohere». *ERP Today*. <a href="https://erp.today/oracle-salesforce-ventures-and-nvidia-invest-in-cohere/" class="external autonumber" rel="nofollow">[13]</a></span>
14. <span id="cite_note-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-14) «Fujitsu and Cohere to Partner on Developing Generative AI for the Japanese Language». *Fujitsu Press Releases*. <a href="https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2024/0716-01.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[14]</a></span>
15. <span id="cite_note-arxiv-rag-education-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-arxiv-rag-education_15-0) «Evaluating the Practicality of Retrieval-Augmented Generation in Student-Facing Educational Technology». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2408.07542" class="external autonumber" rel="nofollow">[15]</a></span>
16. <span id="cite_note-ieee-online-learning-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-ieee-online-learning_16-0) «A Confusion Classification System for Online Learning Based on Multimodal Information». *IEEE Xplore*. <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10361304/" class="external autonumber" rel="nofollow">[16]</a></span>
17. <span id="cite_note-bmcmededuc-protocols-17">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(HU)#cite_ref-bmcmededuc-protocols_17-0) «Using large language models to streamline the creation of research protocols». *BMC Medical Education*. <a href="https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-025-07148-0" class="external autonumber" rel="nofollow">[17]</a></span>